Diabetic Retinopathy Detection with Artificial Intelligence

4.2
звезд
Оценки: 6
от партнера
Coursera Project Network
В этом Проект с консультациями вы:

Understand the theory and intuition behind Deep Neural Networks, Residual Nets, and Convolutional Neural Networks (CNNs)

Build a deep learning model based on Convolutional Neural Network and Residual blocks using Keras with Tensorflow 2.0 as a backend

Assess the performance of trained CNN and ensure its generalization using various Key performance indicators.

Clock2 hours
IntermediateУчащийся среднего уровня
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

In this project, we will train deep neural network model based on Convolutional Neural Networks (CNNs) and Residual Blocks to detect the type of Diabetic Retinopathy from images. Diabetic Retinopathy is the leading cause of blindness in the working-age population of the developed world and estimated to affect over 347 million people worldwide. Diabetic Retinopathy is disease that results from complication of type 1 & 2 diabetes and can develop if blood sugar levels are left uncontrolled for a prolonged period of time. With the power of Artificial Intelligence and Deep Learning, doctors will be able to detect blindness before it occurs.

Навыки, которые вы получите

Deep LearningMachine LearningPython ProgrammingArtificial Intelligence(AI)Computer Vision

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Understand the Problem Statement and Business Case

  2. Import Libraries and Datasets

  3. Perform Data Exploration and Visualization

  4. Perform Data Augmentation and Create Data Generator

  5. Understand the Theory and Intuition Behind Convolutional Neural Networks

  6. Build a ResNet Deep Neural Network Model

  7. Compile and Train the Deep Neural Network Model 

  8. Assess the Performance of the Trained Model

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.