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Understand what autoencoders are and why they are used
Design and train an autoencoder to increase the resolution of images with Keras
Welcome to this 1.5 hours long hands-on project on Image Super Resolution using Autoencoders in Keras. In this project, you’re going to learn what an autoencoder is, use Keras with Tensorflow as its backend to train your own autoencoder, and use this deep learning powered autoencoder to significantly enhance the quality of images. That is, our neural network will create high-resolution images from low-res source images. This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your internet browser so you can just focus on learning. For this project, you’ll get instant access to a cloud desktop with Python, Jupyter, and Keras pre-installed. Notes: - You will be able to access the cloud desktop 5 times. However, you will be able to access instructions videos as many times as you want. - 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.
Data Science
Deep Learning
Machine Learning
Computer Vision
keras
En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:
Project Overview and Import Libraries
What are Autoencoders?
Build the Encoder
Build the Decoder to Complete the Network
Create Dataset and Specify Training Routine
Load the Dataset and Pre-trained Model
Model Predictions and Visualizing the Results
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
por AZ
16 de jun. de 2020Very informative, but extremely short project, I would have loved for more explanation on the theory behind each of the layers used and more loss functions and optimizer.
por SR
5 de may. de 2020Excellent ! New concept and definitely not boring. The instructor was able to explain most of the necessary elements but some functions were never explained.
por RR
14 de sep. de 2020UI of platform was very bad scrolling was very difficult. content was quite good.
por VA
18 de jul. de 2020A very interesting and powerful tool, well taught.
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.
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.
