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TensorFlow for Beginners: Basic Binary Image Classification

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

Nous sommes actuellement en train de le traduire dans plus de langues.
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TensorFlow for Beginners: Basic Binary Image Classification

Soumava Dey

Instructeur : Soumava Dey

Inclus avec Coursera Plus

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
90 minutes
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
90 minutes
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique

Ce que vous apprendrez

  • 1. Build and train a neural network and machine learning models in TensorFlow for image recognition and binary classification tasks

  • 2. Enhance model generalization and performance by using techniques for preprocessing image, including resizing, normalization, and data augmentation

  • 3. Assess neural network models, gauge their precision, and adjust model parameters as necessary to enhance accuracy

Compétences que vous pratiquerez

  • Catégorie : Image Processing
  • Catégorie : Python Libraries
  • Catégorie : Tensorflow
  • Catégorie : Convolutional Neural Network
  • Catégorie : Deep Learning

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. Understand the Neural Network theory and the basics of TensorFlow

  2. Dataset load and image preprocessing

  3. Create your first convolutional neural network model for image classification

  4. Evaluate performance of the base model

  5. Address model overfitting issue

  6. Practice activity

  7. Cumulative activity

8 images de projet

Instructeur

Soumava Dey
Coursera Project Network
2 Cours908 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.

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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.’
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’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.’
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’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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