Traffic Sign Classification Using Deep Learning in Python/Keras

4.6
звезд

Оценки: 359

от партнера

10 424 уже зарегистрированы

В этом Проект с консультациями вы:
2 hours
Учащийся среднего уровня
Загрузка не требуется
Видео на разделенном экране
Английский
Только для ПК

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.

Навыки, которые вы получите

  • Deep Learning

  • Artificial Intelligence (AI)

  • Machine Learning

  • Python Programming

  • Computer Vision

Будете учиться пошагово

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

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

Преподаватели

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе TRAFFIC SIGN CLASSIFICATION USING DEEP LEARNING IN PYTHON/KERAS

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы