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Detecting COVID-19 with Chest X-Ray using PyTorch

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Ce projet guidé n'est pas disponible en Français (France)

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Detecting COVID-19 with Chest X-Ray using PyTorch

Enseigné en Anglais

Amit Yadav

Instructeur : Amit Yadav

12 226 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Projet Guidé

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 hours
Apprenez à votre propre rythme
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Disponible uniquement sur ordinateur
Un apprentissage pratique
4.5

(330 avis)

Ce que vous apprendrez

  • Create custom Dataset and DataLoader in PyTorch

  • Train a ResNet-18 model in PyTorch to perform Image Classification

Compétences que vous pratiquerez

  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : Statistical Classification
  • Catégorie : pytorch
  • Catégorie : Medical Imaging

Détails à connaître

Certificat partageable

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Projet Guidé

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 hours
Apprenez à votre propre rythme
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Disponible uniquement sur ordinateur
Un apprentissage pratique
4.5

(330 avis)

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Emplacement réservé

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
Emplacement réservé

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 :

  1. Introduction

  2. Importing Libraries

  3. Creating Custom Dataset

  4. Image Transformations

  5. Prepare DataLoader

  6. Data Visualization

  7. Creating the Model

  8. Training the Model

  9. Final Results

Expérience recommandée

Prior programming experience in Python. Theoretical knowledge of Convolutional Neural Networks, and gradient descent.

9 images de projet

Instructeur

Amit Yadav
Coursera Project Network
12 Cours170 292 apprenants

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.

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

Affichage de 3 sur 330

4.5

330 avis

  • 5 stars

    69,09 %

  • 4 stars

    20,30 %

  • 3 stars

    6,66 %

  • 2 stars

    1,51 %

  • 1 star

    2,42 %

TS
4

Révisé le 27 août 2020

KO
5

Révisé le 5 oct. 2020

ID
4

Révisé le 22 août 2020

Emplacement réservé

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