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Understand the theory and intuition behind Autoencoders
Build and train an image denoising autoencoder using Keras with Tensorflow 2.0 as a backend
Assess the performance of trained autoencoders using various Key performance indicators
In this 1-hour long project-based course, you will be able to: - Understand the theory and intuition behind Autoencoders - Import Key libraries, dataset and visualize images - Perform image normalization, pre-processing, and add random noise to images - Build an Autoencoder using Keras with Tensorflow 2.0 as a backend - Compile and fit Autoencoder model to training data - Assess the performance of trained Autoencoder using various KPIs Note: 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.
Deep Learning
Artificial Intelligence (AI)
Machine Learning
Python Programming
Computer Vision
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Project Overview
Import libraries and datasets
Perform data visualization
Perform data preprocessing
Understand the theory and intuition behind autoencoders
Build and train autoencoder model
Evaluate trained model performance
Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich
Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.
von HA
13. Okt. 2020He is far better than other teachers in coursera guided projects section
von SK
10. Juli 2020Clear explanation of auto encoders. This guided project was just right to get a good understanding of the topic
von S
13. Mai 2020Expected something from this course
but i was dissatisfied
von SJ
11. Apr. 2020Awesome course for those who have a background in this field.
Mit dem Kauf eines angeleiteten Projekts erhalten Sie alles, was Sie zum Abschließen des angeleiteten Projekts benötigen, einschließlich des Zugriffs auf einen Cloud-Desktop-Arbeitsbereich über Ihren Webbrowser, der die Dateien und Software enthält, die Sie für den Start benötigen, sowie schrittweise Videoanweisungen von einem Fachexperten.
Da Ihr Arbeitsbereich einen Cloud-Desktop enthält, der für einen Laptop oder Desktop-Computer ausgelegt ist, sind angeleitete Projekte auf Ihrem Mobilgerät nicht verfügbar.
Die Dozenten bei angeleiteten Projekten sind Fachexperten, die Erfahrung in den Fähigkeiten, Werkzeugen oder Bereichen der jeweiligen Projekte haben und leidenschaftlich daran interessiert sind, ihr Wissen weiterzugeben und so Millionen von Lernenden auf der ganzen Welt zu beeinflussen.
Sie können alle von Ihnen erstellten Dateien aus dem angeleiteten Projekt herunterladen und speichern. Zu diesem Zweck können Sie die Funktion „Dateibrowser“ verwenden, wenn Sie auf Ihren Cloud-Desktop zugreifen.
Bei angeleiteten Projekten ist keine Erstattung möglich. Lesen Sie unsere komplette Rückerstattungsrichtlinie.
Für angeleitete Projekte ist keine finanzielle Unterstützung verfügbar.
Für angeleitete Projekte ist kein Auditing verfügbar.
Oben auf der Seite können Sie auf das Erfahrungsniveau für dieses angeleitete Projekt klicken, um das vorausgesetzte Wissen anzuzeigen. Auf jedem Niveau führt der Dozent Schritt für Schritt durch das angeleitete Projekt.
Ja, alles, was Sie zum Abschließen Ihres angeleiteten Projekts benötigen, finden Sie auf einem Cloud-Desktop, der in Ihrem Browser verfügbar ist.
Sie lernen durch Praxis, indem Sie Aufgaben in einer Split-Screen-Umgebung direkt in Ihrem Browser erledigen. Auf der linken Seite des Bildschirms erledigen Sie die Aufgabe in Ihrem Arbeitsbereich. Auf der rechten Seite des Bildschirms sehen Sie einen Dozenten, der Sie schrittweise durch das Projekt führt.
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.
