Dans ce projet guidé d'une durée de 2 heures, nous utiliserons un modèle ResNet-18 et l'entraînerons sur un ensemble de données de radiographie COVID-19. Cet ensemble de données contient près de 3000 radiographies du thorax qui sont classées en trois catégories - normale, pneumonie virale et COVID-19. Notre Objet dans ce projet est de créer un modèle de classification d'images qui peut prédire les radiographies du thorax qui appartiennent à l'une des trois classes avec une précision raisonnablement élevée. Veuillez noter que cet ensemble de données et le modèle que nous entraînons dans le projet ne peuvent pas être utilisés pour diagnostiquer le COVID-19 ou la pneumonie virale. Nous n'utilisons ces données qu'à des fins éducatives. Avant de vous lancer dans ce projet, vous devez vous familiariser avec la programmation en Python. Vous devez également avoir une compréhension théorique des Réseaux neuronaux convolutifs et des techniques d'optimisation telles que la descente de gradient. Il s'agit d'un projet pratique qui se concentre principalement sur la mise en œuvre et non sur la théorie des Réseaux neuronaux convolutifs. Remarque : ce cours convient mieux aux apprenants basés en Amérique du Nord. Nous nous efforçons actuellement d'offrir la même expérience dans d'autres régions.
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Détection de COVID-19 avec la radiographie du thorax à l'aide de PyTorch
Instructeur : Amit Yadav
13 564 déjà inscrits
Inclus avec
(339 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Créer un Dataset et un DataLoader personnalisés dans PyTorch
Entraîner un modèle ResNet-18 dans PyTorch pour effectuer la classification d'images
Compétences que vous pratiquerez
- Catégorie : Réseaux neuronaux convolutifs
- Catégorie : Apprentissage par transfert
- Catégorie : PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
- Catégorie : Imagerie médicale
- Catégorie : Vision par ordinateur
- Catégorie : Prétraitement de données
- Catégorie : Évaluation de modèles
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Analyse d'images
- Catégorie : Deep learning
Détails à connaître
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Disponible uniquement sur ordinateur
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Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l’emploi en moins de 2 heures
- Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
- Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel
- Renforcez votre confiance en utilisant les outils et technologies les plus récents
À propos de ce Projet Guidé
Apprendrez étape par étape
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Introduction
Importation de bibliothèques
Création d'un jeu de données personnalisé
Transformations d'images
Préparer le DataLoader
Visualisation des données
Création du modèle
Formation du modèle
Résultats finaux
Expérience recommandée
Expérience préalable de la programmation en Python. Connaissance théorique des réseaux neuronaux convolutifs, et de la descente de gradient.
9 images de projet
Instructeur
Offert par
Méthode d’apprentissage
Apprentissage pratique basé sur les compétences
Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles.
Conseils d’experts
Suivez les vidéos pré-enregistrées d’experts à l’aide d’une interface unique, divisée en deux.
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un espace de travail cloud préconfiguré.
Disponible uniquement sur ordinateur de bureau
Ce Projet Guidé est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.
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Avis des étudiants
339 avis
- 5 stars
68,43 %
- 4 stars
20,64 %
- 3 stars
7,07 %
- 2 stars
1,47 %
- 1 star
2,35 %
Affichage de 3 sur 339
Révisé le 27 août 2020
It's a nice project, but I think more explanation about the concepts (ex- imagenet dataset, restnet18 model, etc.) must be provided to make the understanding more clearer.
Révisé le 22 août 2020
Lecturer needs to let students know how to access dataset and code from in the beginning of the video lecture. It was hard to find code/ data download website
Révisé le 5 oct. 2020
Excellent course.My special thanks goes to Coursera and course supervisor
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Foire Aux Questions
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Les enseignants des Projets Guidés sont des experts en la matière qui ont de l'expérience dans les compétences, les outils ou le domaine de leur projet et qui sont passionnés par le partage de leurs connaissances avec des millions d'étudiants dans le monde.