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.
Explainable AI: Scene Classification and GradCam Visualization
Explainable AI: Scene Classification and GradCam Visualization
Dozent: Ryan Ahmed
3.224 bereits angemeldet
Bei enthalten
Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.
4.6
(59 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 hours
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen
Was Sie lernen werden
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
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Data Preprocessing
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Convolutional Neural Networks
- Kategorie: Model Training
- Kategorie: Computer Vision
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Spatial Data Analysis
- Kategorie: Image Analysis
- Kategorie: Model Evaluation
Tools, die Sie verwenden werden
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Keras (Neural Network Library)
- Kategorie: Python Programming
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verfügbar
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Lernen, Üben und Anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden
- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
- Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien
Über dieses begleitete Projekt
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Understand the theory and intuition behind Deep Neural Networks, Residual Nets, and Convolutional Neural Networks (CNNs)
Apply Python libraries to import, pre-process and visualize images
Perform data augmentation to improve model generalization capability
Build a deep learning model based on Convolutional Neural Network and Residual blocks 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 such as accuracy, precision and recall
Understand the theory and intuition behind GradCam and Explainable AI
Visualize the Activation Maps used by CNN to make predictions using Grad-CAM
Empfohlene Erfahrung
Basic python programming and mathematics.
5 Projektbilder
Dozent
38 Kurse121.568 Lernende
von
Was Sie beim Lernen erwartet
Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.
Anleitung durch Experten
Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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VG
Geprüft am 26. Juli 2020
I like the course, it is exceptional.But if you provide the materials(train/test files) to download it will be better to apply it on our own
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Status: Kostenlos
Status: Kostenloser TestzeitraumCoursera
Status: Kostenloser TestzeitraumDuke University
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