Understand the theory and intuition behind Convolutional Neural Networks (CNNs).
Build and train a Convolutional Neural Network 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 1-hour long project-based course, you will be able to: - Understand the theory and intuition behind Convolutional Neural Networks (CNNs). - Import Key libraries, dataset and visualize images. - Perform image normalization and convert from color-scaled to gray-scaled images. - Build a Convolutional Neural Network using Keras with Tensorflow 2.0 as a backend. - Compile and fit Deep Learning model to training data. - Assess the performance of trained CNN and ensure its generalization using various KPIs. - Improve network performance using regularization techniques such as dropout.
На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:
Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.
На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые
Very nice course, everything was explained perfectly. Can also add about testing the trained model using external data, like if we want to give an input and perform prediction then how it is done.
Instructor was efficient in delivering the knowledge and I understood it very well. The exercises were also great. Overall, my aim for taking this course had been accomplished.
Thank you so much for such an awesome course ryan ahmad sir. I got 100/100 from your teaching. I wish i could meet you personally.
Course misses detailed explanation but its good for those who have just learned CNN's and want a quick hands on experience.
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.