Basic Image Classification with TensorFlow

4.6
별점
543개의 평가
제공자:
Coursera Project Network
10,909명이 이미 등록했습니다.
학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.

Create, train and evaluate a neural network in TensorFlow

Understand the basics of neural networks

Solve classification problems with neural networks

Clock2 hours
Beginner초급
Cloud다운로드 필요 없음
Video분할 화면 동영상
Comment Dots영어
Laptop데스크톱 전용

In this 2-hour long project-based course, you will learn the basics of using Keras with TensorFlow as its backend and use it to solve a basic image classification problem. By the end of this project, you will have created, trained, and evaluated a Neural Network model that will be able to predict digits from hand-written images with a high degree of accuracy. You also will have learned the fundamentals of neural networks, TensorFlow, and 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.

개발할 기술

Deep LearningArtificial Neural NetworkMachine LearningTensorflowkeras

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

  1. Encode the labels

  2. Understand neural networks

  3. Preprocess image examples

  4. Create a neural network model

  5. Train the model to fit the dataset

  6. Evaluate the model

  7. Visualize the predictions

안내형 프로젝트 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

검토

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자주 묻는 질문

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