Image Denoising Using AutoEncoders in Keras and Python

4.5
235件の評価
提供:
Coursera Project Network
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このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

Understand the theory and intuition behind Autoencoders

Build and train an image denoising autoencoder using Keras with Tensorflow 2.0 as a backend

Assess the performance of trained autoencoders using various Key performance indicators

Clock2 hours
Intermediate中級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dots英語
Laptopデスクトップのみ

In this 1-hour long project-based course, you will be able to: - Understand the theory and intuition behind Autoencoders - Import Key libraries, dataset and visualize images - Perform image normalization, pre-processing, and add random noise to images - Build an Autoencoder using Keras with Tensorflow 2.0 as a backend - Compile and fit Autoencoder model to training data - Assess the performance of trained Autoencoder using various KPIs Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

あなたが開発するスキル

Deep LearningArtificial Intelligence (AI)Machine LearningPython ProgrammingComputer Vision

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  1. Project Overview

  2. Import libraries and datasets

  3. Perform data visualization

  4. Perform data preprocessing

  5. Understand the theory and intuition behind autoencoders

  6. Build and train autoencoder model

  7. Evaluate trained model performance

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

レビュー

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