Emotion AI: Facial Key-points Detection

4.6

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在此指導項目中,您將:

Understand the theory and intuition behind Deep Neural Networks, and Residual Neural Networks, and Convolutional Neural Networks (CNNs).

Build and train a deep learning model based on Convolutional Neural Network and Residual blocks using Keras with Tensorflow 2.0 as a backend.

Assess the performance of trained CNN and ensure its generalization using various Key performance indicators.

3 hours
中級
無需下載
分屏視頻
英語(English)
僅限桌面

In this 1-hour long project-based course, you will be able to: - Understand the theory and intuition behind Deep Learning, Convolutional Neural Networks (CNNs) and Residual Neural Networks. - Import Key libraries, dataset and visualize images. - Perform data augmentation to increase the size of the dataset and improve model generalization capability. - Build a deep learning model based on Convolutional Neural Network and Residual blocks using Keras with Tensorflow 2.0 as a backend. - Compile and fit Deep Learning model to training data. - Assess the performance of trained CNN and ensure its generalization using various KPIs. - Improve network performance using regularization techniques such as dropout.

您要培養的技能

  • Deep Learning

  • Machine Learning

  • Python Programming

  • Artificial Intelligence(AI)

  • Computer Vision

分步進行學習

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:

  1. Task 1: Project Overview/Understand the problem statement and business case

  2. Task 2: Import Libraries/datasets and perform preliminary data processing

  3. Task 3: Perform Image Visualization

  4. Task 4: Perform Image Augmentation

  5. Task 5: Prepare the data for deep learning model training (Normalization/reshaping)

  6. Task 6: Understand the theory and intuition behind Deep Neural Networks and CNNs.

  7. Task 7: Build Deep Residual Neural Network Model

  8. Task 8: Compile and train deep learning model

  9. Task 9: Assess the Performance of the Trained Model

指導項目工作原理

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

授課教師

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常見問題

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。