enthaltenIn this 90-min long project-based course you will learn how to use Tensorflow to construct neural network models. Specifically, we will design, execute, and evaluate a neural network model to help a retail company with their marketing campaign by classifying images of clothing items into 10 different categories. Throughout this course, you will learn how to use Tensorflow to build and analyze neural neural networks that can perform multi-label classification for applications in image recognition. You will also be able to identify and adapt the main components of neural networks as well as evaluate the performance of different models and implement measures to improve their accuracy. At the end of the project, you will be able to design and implement convolutional neural networks helping a retail store with their targeted ad campaign, and the models can be easily adapted for self-driving cars, computer-assisted medical diagnosis, etc.
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Adapt the main components of neural networks: inputs, layers, weights, and activation functions according to the specific application.
Use TensorFlow and Keras to design, implement, and adapt convolutional neural networks for image recognition tasks.
Evaluate neural network models and measure their accuracy, modify the parameters of the model if needed to improve its accuracy.
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Problem Solving
- Kategorie: Machine Learning (ML) Algorithms
- Kategorie: Adaptability
Wichtige Details
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- 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:
Understand the main components of neural networks in machine learning
Train your first neural network for image classification
Improve neural network accuracy through hidden layers and different optimizers
Practice Activity: Fine tune a neural network and improve its accuracy
Visualize training data and performance of the model
Create a convolutional neural network with Conv2D and MaxPooling2D
Reduce overfitting with BatchNormalization, Dropout, and L2 regularization
Practice Activity: Create alternative neural network models to reduce overfitting
CIFAR-10 Classification Challenge
Empfohlene Erfahrung
Basic familiarity with Python. In particular, importing libraries, defining variables, arrays, functions, and classes, and creating plots.
9 Projektbilder
Dozent
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.
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Häufig gestellte Fragen
Mit dem Kauf eines angeleiteten Projekts erhalten Sie alles, was Sie zum Abschließen des angeleiteten Projekts benötigen, einschließlich des Zugriffs auf einen Cloud-Desktop-Arbeitsbereich über Ihren Webbrowser, der die Dateien und Software enthält, die Sie für den Start benötigen, sowie schrittweise Videoanweisungen von einem Fachexperten.
Da Ihr Arbeitsbereich einen Cloud-Desktop enthält, der für einen Laptop oder Desktop-Computer ausgelegt ist, sind angeleitete Projekte auf Ihrem Mobilgerät nicht verfügbar.
Die Dozenten bei angeleiteten Projekten sind Fachexperten, die Erfahrung in den Fähigkeiten, Werkzeugen oder Bereichen der jeweiligen Projekte haben und leidenschaftlich daran interessiert sind, ihr Wissen weiterzugeben und so Millionen von Lernenden auf der ganzen Welt zu beeinflussen.