Image Noise Reduction with Auto-encoders using TensorFlow

4.7
Sterne
93 Bewertungen
von
Coursera Project Network
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In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

Develop an understanding of how Auto encoders work.

Be able to apply an auto encoder to reduce noise in given images.

Clock2 hours
IntermediateMittel
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsEnglisch
LaptopNur Desktop

In this 2-hour long project-based course, you will learn the basics of image noise reduction with auto-encoders. Auto-encoding is an algorithm to help reduce dimensionality of data with the help of neural networks. It can be used for lossy data compression where the compression is dependent on the given data. This algorithm to reduce dimensionality of data as learned from the data can also be used for reducing noise in data. This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your internet browser so you can just focus on learning. For this project, you’ll get instant access to a cloud desktop with Python, Jupyter, and Tensorflow pre-installed. 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

Data ScienceDeep LearningNoise ReductionMachine LearningAutoencoder

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Introduction and Importing Libraries

  2. Data Preprocessing

  3. Adding Noise

  4. Building and Training a Classifier

  5. Building the Autoencoder

  6. Training the Autoencoder

  7. Denoised Images

  8. Composite Model

Ablauf angeleiteter Projekte

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.

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