Explainable AI: Scene Classification and GradCam Visualization

4.7
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En este proyecto guiado, tú:

Understand the theory and intuition behind Deep Neural Networks, Residual Nets, and Convolutional Neural Networks (CNNs)

Build a deep learning model based on Convolutional Neural Network and Residual blocks using Keras with Tensorflow 2.0 as a backend

Visualize the Activation Maps used by CNN to make predictions using Grad-CAM and Deploy the trained model using Tensorflow Serving

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

In this 2 hour long hands-on project, we will train a deep learning model to predict the type of scenery in images. In addition, we are going to use a technique known as Grad-Cam to help explain how AI models think. This project could be practically used for detecting the type of scenery from the satellite images.

Habilidades que desarrollarás

  • Deep Learning

  • Machine Learning

  • Python Programming

  • Artificial Intelligence(AI)

  • Computer Vision

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. Understand the theory and intuition behind Deep Neural Networks, Residual Nets, and Convolutional Neural Networks (CNNs)

  2. Apply Python libraries to import, pre-process and visualize images

  3. Perform data augmentation to improve model generalization capability

  4. Build a deep learning model based on Convolutional Neural Network and Residual blocks using Keras with Tensorflow 2.0 as a backend

  5. Compile and fit Deep Learning model to training data

  6. Assess the performance of trained CNN and ensure its generalization using various KPIs such as accuracy, precision and recall

  7. Understand the theory and intuition behind GradCam and Explainable AI

  8. Visualize the Activation Maps used by CNN to make predictions using Grad-CAM

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

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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.