Project: Traffic Sign Classification Using Deep Learning in Python/Keras

ofrecido por
Rhyme
In this proyecto guiado, you will:

Understand the theory and intuition behind Convolutional Neural Networks (CNNs).

Build and train a Convolutional Neural Network using Keras with Tensorflow 2.0 as a backend.

Assess the performance of trained CNN and ensure its generalization using various Key performance indicators.

Clock2 hours
IntermediateIntermedio
CloudNo download needed
VideoSplit-screen video
Comment DotsInglés (English) + subtitles
LaptopNot for mobile

In this 1-hour long project-based course, you will be able to: - Understand the theory and intuition behind Convolutional Neural Networks (CNNs). - Import Key libraries, dataset and visualize images. - Perform image normalization and convert from color-scaled to gray-scaled images. - Build a Convolutional Neural Network using Keras with Tensorflow 2.0 as a backend. - Compile and fit Deep Learning model to training data. - Assess the performance of trained CNN and ensure its generalization using various KPIs. - Improve network performance using regularization techniques such as dropout.

Habilidades que desarrollarás

Deep LearningArtificial Intelligence (AI)Machine LearningPython ProgrammingComputer Vision

Learn step-by-step

In a video that plays in a split-screen with your work area, your instructor will walk you through these steps:

  1. Task 1: Project overview

  2. Task 2: Import libraries and datasets

  3. Task 3: Perform image visualization

  4. Task 4: Convert images to gray-scale and perform normalization

  5. Task 5: Understand the theory and intuition behind Convolutional Neural Networks

  6. Task 6: Build deep learning model

  7. Task 7: Compile and train deep learning model

  8. Task 8: Assess trained model performance

How guided projects work

Your workspace is a virtual desktop right in your browser, no download required

In a split-screen video, your instructor guides you step-by-step

Preguntas Frecuentes

Preguntas Frecuentes

  • Al comprar un proyecto, 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 no están disponibles en tu dispositivo móvil.

  • Los instructores de proyectos 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. Para hacerlo, puedes usar la función 'Explorador de archivos' mientras accedes a tu escritorio en la nube.

  • La ayuda financiera no está disponible para proyectos.

  • No necesitas ninguna experiencia previa para comenzar con un proyecto. Un instructor te guiará a través del proyecto, paso a paso.

  • Sí, todo lo que necesitas para completar tu proyecto 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.