In diesem 2-stündigen geführten Projekt werden wir ein ResNet-18 Modell verwenden und es auf einem COVID-19 Röntgendatensatz trainieren. Dieser Datensatz enthält fast 3000 Röntgenaufnahmen der Brust, die in drei Klassen eingeteilt sind - Normal, Virale Lungenentzündung und COVID-19. Unser Ziel in diesem Projekt ist es, ein Modell zur Klassifizierung von Bildern zu erstellen, das Röntgenaufnahmen der Brust, die zu einer der drei Klassen gehören, mit einer angemessen hohen Genauigkeit vorhersagen kann. Bitte beachten Sie, dass dieser Datensatz und das Modell, das wir in diesem Projekt trainieren, nicht zur Diagnose von COVID-19 oder viraler Lungenentzündung verwendet werden können. Wir verwenden diese Daten nur zu Lehrzwecken. Bevor Sie dieses Projekt in Angriff nehmen, sollten Sie mit der Programmierung in Python vertraut sein. Außerdem sollten Sie ein theoretisches Verständnis von Convolutional Neural Networks und Optimierungstechniken wie dem Gradientenverfahren haben. Dies ist ein praktisches Projekt, das sich in erster Linie auf die Implementierung und nicht auf die Theorie hinter Convolutional Neural Networks konzentriert. Hinweis: Dieser Kurs eignet sich am besten für Lernende, die in der Region Nordamerika leben. Wir arbeiten derzeit daran, diese Erfahrung auch in anderen Regionen anzubieten.