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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
在與您的工作區一起在分屏中播放的視頻中，您的授課教師將指導您完成每個步驟：
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
您的工作空間就是瀏覽器中的雲桌面，無需下載
在分屏視頻中，您的授課教師會為您提供分步指導
由 AM 提供
2020年7月21日My Cloud access was denied after a certain time.. I had to do the coding all over again in my notebook. Rest was good.
由 S 提供
2020年5月13日Expected something from this course
but i was dissatisfied
由 SK 提供
2020年7月10日Clear explanation of auto encoders. This guided project was just right to get a good understanding of the topic
由 HA 提供
2020年10月13日He is far better than other teachers in coursera guided projects section
購買指導項目後，您將獲得完成指導項目所需的一切，包括通過 Web 瀏覽器訪問云桌面工作空間，工作空間中包含您需要了解的文件和軟件，以及特定領域的專家提供的分步視頻說明。
由於您的工作空間包含適合筆記本電腦或台式計算機使用的雲桌面，因此指導項目不在移動設備上提供。
指導項目授課教師是特定領域的專家，他們在項目的技能、工具或領域方面經驗豐富，並且熱衷於分享自己的知識以影響全球數百萬的學生。
您可以從指導項目中下載並保留您創建的任何文件。為此，您可以在訪問云桌面時使用‘文件瀏覽器’功能。
指導項目不符合退款條件。 請查看我們完整的退款政策。
指導項目不提供助學金。
指導項目不支持旁聽。
您可在頁面頂部點按此指導項目的經驗級別，查看任何知識先決條件。對於指導項目的每個級別，您的授課教師會逐步為您提供指導。
是，您可以在瀏覽器的雲桌面中獲得完成指導項目所需的一切。
您可以直接在瀏覽器中於分屏環境下完成任務，以此從做中學。在屏幕的左側，您將在工作空間中完成任務。在屏幕的右側，您將看到有授課教師逐步指導您完成項目。
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