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.
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.
На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:
Understand the Problem Statement and Business Case
Import Libraries and Datasets
Perform Data Exploration and Visualization
Perform Data Augmentation and Create Data Generator
Understand the Theory and Intuition Behind Convolutional Neural Networks
Build a ResNet Deep Neural Network Model
Compile and Train the Deep Neural Network Model
Assess the Performance of the Trained Model
Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.
На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые
Well Instructed Project. Step by step explanation and analysis of every problem is simply excellent. Highly recommended project.
Что я получу, приобретя Проект с консультациями?
Приобретая Проект с консультациями, вы получаете все необходимое для выполнения, включая браузерный доступ к рабочему столу, содержащему файлы и программы для начала работы, а также пошаговые видеоинструкции от эксперта в отрасли.
Доступны ли Проекты с консультациями на ПК и мобильных устройствах?
Ваше рабочее пространство включает облачный рабочий стол, рассчитанный на ноутбук или ПК, поэтому Проекты с консультациями недоступны на вашем мобильном устройстве.
Какие преподаватели ведут Проекты с консультациями?
Преподаватели, ведущие Проект с консультациями, — это эксперты с навыками, инструментами и пониманием отрасли, которые хотят разделить свои знания с миллионами учащихся по всему миру.
Можно ли скачать свою работу после завершения Проект с консультациями?
Вы можете открыть свой Проект с консультациями, чтобы скачать и сохранить любой из созданных вами файлов. Для этого воспользуйтесь функцией 'Обозреватель файлов' на облачном рабочем столе.
Какие правила возврата средств?
Средства за Проекты с рекомендациями не возвращаются. Ознакомьтесь с полным текстом нашей политики возврата средств.
Можно ли получить финансовую помощь?
Возможность получения финансовой помощи не распространяется на Проекты с консультациями.
Можно ли прослушать Проект с консультациями и посмотреть видео бесплатно?
Проекты с консультациями невозможно пройти в режиме прослушивания.
Какие предварительные знания требуются для работы над Проект с консультациями?
Нажмите на уровень опыта в верхней части страницы, чтобы посмотреть, какие знания необходимы, чтобы пройти Проект с консультациями. Преподаватель поможет вам пройти Проект с консультациями, направляя вас шаг за шагом.
Можно ли пройти этот Проект с консультациями в веб-браузере, не устанавливая специальное ПО?
Да, все необходимое, чтобы завершить Проект с консультациями, будет доступно на облачном рабочем столе. Вы сможете открыть этот рабочий стол в браузере.
Как организованы Проекты с консультациями?
Вы научитесь выполнять задания в режиме разделенного экрана непосредственно в браузере. В левой части экрана можно выполнять задания в своем рабочем пространстве. В правой части экрана можно просматривать пошаговые инструкции преподавателя по работе с проектом.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.