In this 2-hour long project-based course, you will learn the basics of using Keras with TensorFlow as its backend and use it to solve a basic image classification problem. By the end of this project, you will have created, trained, and evaluated a Neural Network model that will be able to predict digits from hand-written images with a high degree of accuracy. You also will have learned the fundamentals of neural networks, TensorFlow, and Keras.
Basic Image Classification with TensorFlow
Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.
4.6
(848 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
2 hours
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen
Was Sie lernen werden
Create, train and evaluate a neural network in TensorFlow
Understand the basics of neural networks
Solve classification problems with neural networks
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Computer Vision
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Artificial Neural Networks
- Kategorie: Network Architecture
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Network Model
- Kategorie: Model Training
- Kategorie: Image Analysis
- Kategorie: Applied Machine Learning
Tools, die Sie verwenden werden
- Kategorie: Keras (Neural Network Library)
- Kategorie: Tensorflow
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verfügbar
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Lernen, Üben und Anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden
- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
- Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien
Über dieses begleitete Projekt
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Encode the labels
Understand neural networks
Preprocess image examples
Create a neural network model
Train the model to fit the dataset
Evaluate the model
Visualize the predictions
Empfohlene Erfahrung
Some experience in Python programming is recommended
7 Projektbilder
Dozent
Lehrkraftbewertungen
(48 Bewertungen)
12 Kurse209.779 Lernende
von
Was Sie beim Lernen erwartet
Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.
Anleitung durch Experten
Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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GH
Geprüft am 12. Apr. 2020
I very happy the way course is designed , since i am beginner , need more hands on and after the course also , if Rhyme is accessible then it would be great help
AA
Geprüft am 8. Juni 2020
really informative & simple explanations. Increases your confidence in applying the techniques.
SM
Geprüft am 3. Juni 2020
Really nice project,But instructions are not properly because u not said how to install jupyter notebook and tensorflow.This are the basic instructions.Thank u...
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