Coursera Project Network
Deep Learning with PyTorch : Image Segmentation

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

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Coursera Project Network

Deep Learning with PyTorch : Image Segmentation

Parth Dhameliya

Instructeur : Parth Dhameliya

18 067 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
4.4

(195 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 hours
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
4.4

(195 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 hours
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique

Ce que vous apprendrez

  • Use U-Net architecture for segmentation

  • Create train function and evaluator for training loop

Compétences que vous pratiquerez

  • Catégorie : Convolutional Neural Network
  • Catégorie : Python Programming
  • Catégorie : Autoencoder
  • Catégorie : Mathematical Optimization
  • Catégorie : pytorch

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
Aucun téléchargement ou installation requis(e)

Disponible uniquement sur ordinateur

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. Set up colab runtime environment

  2. Setup Configurations

  3. Augmentations

  4. Custom Dataset

  5. Load Dataset into batches

  6. Create Segmentation Model

  7. Create Train and Eval Function

  8. Train Model

  9. Inference

Expérience recommandée

Prior programming experience in Python and basic pytorch. Theoretical knowledge of Convolutional Neural Network and Training process (Optimization)

9 images de projet

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.1 (11 évaluations)
Parth Dhameliya
9 Cours35 624 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

4.4

195 avis

  • 5 stars

    61,02 %

  • 4 stars

    24,61 %

  • 3 stars

    7,69 %

  • 2 stars

    2,05 %

  • 1 star

    4,61 %

Affichage de 3 sur 195

PK
4

Révisé le 5 mai 2023

RP
5

Révisé le 10 avr. 2023

AC
4

Révisé le 20 juil. 2023

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Emplacement réservé

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