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Understand the theory and intuition behind Convolutional Neural Networks (CNNs) and transfer learning
Build and train a Deep Learning Model using Pre-Trained InceptionResnetV2
Assess the performance of trained CNN using various Key performance indicators
In this hands-on project, we will train a deep learning model to predict the type of food and then fine tune the model to improve its performance. This project could be practically applied in food industry to detect the type and quality of food. In this 2-hours long project-based course, you will be able to: - Understand the theory and intuition behind Convolutional Neural Networks (CNNs). - Understand the theory and intuition behind transfer learning. - Import Key libraries, dataset and visualize images. - Perform data augmentation. - Build a Deep Learning Model using Pre-Trained InceptionResnetV2. - Compile and fit Deep Learning model to training data. - Assess the performance of trained CNN and ensure its generalization using various KPIs.
Deep Learning
Machine Learning
Python Programming
Artificial Intelligence(AI)
Computer Vision
En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:
Understand the Problem Statement and Business Case
Import Libraries and Datasets
Perform Data Exploration and Visualization
Perform Image Augmentation and Create Data Generator
Understand the theory and intuition behind Transfer Learning
Build Deep Learning model using Pre-trained Inception ResNet
Compile and Train Deep Learning Model
Fine Tune the Trained Model
Assess the Performance of the Trained Model
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
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.
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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.
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