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Create a model server with Flask
Create a web application with Streamlit
Keras' functional API
In this 2 hour long project-based course, you will learn to create a Neural Network Visualizer web application using Streamlit, and a simple model server using Keras and Flask. You will also use Keras to train a Neural Network model, and use Keras' functional API to create a model with multiple outputs. We will create a web application that will visualize the outputs of all the nodes of all the layers of the neural network for a given input image. In order to complete this project successfully, you will need prior programming experience with Python, understanding of the theory behind neural networks, and familiarity with Keras. 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.
Data Science
Deep Learning
Machine Learning
Streamlit
keras
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Introduction
The Dataset
Data Normalization
Create and Train the Model
Create a Model Server with Flask
Streamlit Web Application
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 HR
29. Sep. 2020project was well guided but doubt solving about stream lit and flask was not done please look into that
von RD
10. Juni 2020A very good introductory project to understand machine learning model deployment in web app. All the concepts raised in the projects are well explained by Amit sir.
von AA
21. Sep. 2020Very nice handson project. Very good explanation of each and every step. Easy to follow
von RV
19. Mai 2020Very Nice, but the lecturer explanation sometimes was not clear
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.
