Classification of COVID19 using Chest X-ray Images in Keras

4.5
estrellas

28 calificaciones

ofrecido por
En este proyecto guiado, tú:

Learn to Build and Train the Convolutional Neural Network using Keras with Tensorflow as Backend

Learn to Visualize Data in Matplotlib

Learn to make use of the Trained Model to Predict on a New Set of Data

2 hours
Intermedio
No se necesita descarga
Video de pantalla dividida
Inglés (English)
Solo escritorio

In this 1 hour long project-based course, you will learn to build and train a convolutional neural network in Keras with TensorFlow as backend from scratch to classify patients as infected with COVID or not using their chest x-ray images. Our goal is to create an image classifier with Tensorflow by implementing a CNN to differentiate between chest x rays images with a COVID 19 infections versus without. The dataset contains the lungs X-ray images of both groups.We will be carrying out the entire project on the Google Colab environment. Please be aware of the fact that the dataset and the model in this project, can not be used in the real-life. We are only using this data for educational purposes. By the end of this project, you will be able to build and train the convolutional neural network using Keras with TensorFlow as a backend. You will also be able to perform data visualization. Additionally, you will also be able to use the model to make predictions on new data. You should be familiar with the Python Programming language and you should have a theoretical understanding of Convolutional Neural Networks. You will need a free Gmail account to complete this project. 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.

Habilidades que desarrollarás

  • Data Science

  • Deep Learning

  • Convolutional Neural Network

  • Python Programming

  • Keras/ Tensorflow

Aprende paso a paso

En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:

  1. Introduction & Import Libraries

  2. Clone and Explore Dataset

  3. Data Visualization

  4. Data preprocessing and Augmentation

  5. Build a Convolutional Neural Network (CNN)

  6. Compile and Train the Model

  7. Performance Evaluation

  8. Prediction on New Data

Cómo funcionan los proyectos guiados

Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.

En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso

Reseñas

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Preguntas Frecuentes

Al comprar un proyecto guiado, obtendrás todo lo que necesitas para completarlo, incluido el acceso a un espacio de trabajo de escritorio en la nube a través de tu navegador web que contiene los archivos y el software que necesitas para comenzar, además de instrucciones de video paso a paso de un experto en la materia.

Dado que tu espacio de trabajo contiene un escritorio en la nube del tamaño de una computadora portátil o computadora de escritorio, los proyectos guiados no están disponibles en tu dispositivo móvil.

Los instructores de proyectos guiados son expertos en la materia que tienen experiencia en habilidades, herramientas o dominios de su proyecto y les apasiona compartir sus conocimientos para impactar a millones de estudiantes en todo el mundo.

Puedes descargar y conservar cualquiera de tus archivos creados del proyecto guiado. Para hacerlo, puedes usar la función 'Explorador de archivos' mientras accedes a tu escritorio en la nube.

Los proyectos guiados no son elegibles para reembolsos. Ver nuestra política de reembolso completo.

La ayuda financiera no está disponible para proyectos guiados.

El acceso como oyente no está disponible para los proyectos guiados.

En la parte superior de la página, puedes presionar en el nivel de experiencia de este proyecto guiado para ver los requisitos de conocimientos previos. En cada nivel del proyecto guiado, tu instructor te orientará paso a paso.

Sí, todo lo que necesitas para completar tu proyecto guiado estará disponible en un escritorio en la nube que estará disponible en tu navegador.

Aprenderás completando tareas en un entorno de pantalla dividida directamente en tu navegador. En el lado izquierdo de la pantalla, completarás la tarea en tu espacio de trabajo. En el lado derecho de la pantalla, verás a un instructor guiarte a través del proyecto, paso a paso.