Classification of COVID19 using Chest X-ray Images in Keras

4.5
estrelas

28 classificações

oferecido por
Neste projeto guiado, você irá:

Learn to Build and Train the Convolutional Neural Network using Keras with Tensorflow as Backend

Learn to Visualize Data in Matplotlib

Learn to make use of the Trained Model to Predict on a New Set of Data

2 hours
Intermediário
Sem necessidade de download
Vídeo em tela dividida
Inglês
Apenas em desktop

In this 1 hour long project-based course, you will learn to build and train a convolutional neural network in Keras with TensorFlow as backend from scratch to classify patients as infected with COVID or not using their chest x-ray images. Our goal is to create an image classifier with Tensorflow by implementing a CNN to differentiate between chest x rays images with a COVID 19 infections versus without. The dataset contains the lungs X-ray images of both groups.We will be carrying out the entire project on the Google Colab environment. Please be aware of the fact that the dataset and the model in this project, can not be used in the real-life. We are only using this data for educational purposes. By the end of this project, you will be able to build and train the convolutional neural network using Keras with TensorFlow as a backend. You will also be able to perform data visualization. Additionally, you will also be able to use the model to make predictions on new data. You should be familiar with the Python Programming language and you should have a theoretical understanding of Convolutional Neural Networks. You will need a free Gmail account to complete this project. 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.

Habilidades que você desenvolverá

  • Data Science

  • Deep Learning

  • Convolutional Neural Network

  • Python Programming

  • Keras/ Tensorflow

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

  1. Introduction & Import Libraries

  2. Clone and Explore Dataset

  3. Data Visualization

  4. Data preprocessing and Augmentation

  5. Build a Convolutional Neural Network (CNN)

  6. Compile and Train the Model

  7. Performance Evaluation

  8. Prediction on New Data

Como funcionam os projetos guiados

Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download

Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo

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Perguntas Frequentes – FAQ

Ao comprar projetos guiados, você recebe tudo o que precisa para completá-los, inclusive acesso a um espaço de trabalho de área de trabalho na nuvem por meio do seu navegador web, que contém o software e os arquivos necessários para iniciar, além de um vídeo de instruções passo a passo de um especialista no assunto.

Como seu espaço de trabalho tem uma área de trabalho na nuvem dimensionada para notebooks e computadores desktop, os projetos guiados não estão disponíveis para dispositivos móveis.

Os instrutores do projeto guiado são especialistas no assunto, têm experiência com a habilidade, a ferramenta ou o domínio do projeto e amam compartilhar seus conhecimentos para ajudar milhões de aprendizes do mundo todo.

Você pode baixar e manter todos os arquivos que foram criados para seu projeto guiado. Para fazer isso, você pode usar o recurso "Navegador de arquivos" enquanto acessa a área de trabalho na nuvem.

Reembolsos não estão disponíveis para projetos guiados. Consulte nossa política de reembolso completa.

Não há auxílio financeiro disponível para projetos guiados.

A participação como ouvinte não está disponível para projetos guiados.

Na parte superior da página, você pode clicar no nível de experiência deste projeto guiado para visualizar os pré-requisitos de conhecimento. Em cada nível dos projetos guiados, seu instrutor o guiará passo a passo.

Sim, tudo o que você precisa para completar o projeto guiado estará disponível em uma área de trabalho na nuvem disponível no seu navegador.

Você aprenderá na prática ao completar tarefas em um ambiente com tela dividida, diretamente em seu navegador. No lado esquerdo da tela, você completa a tarefa no seu espaço de trabalho. No lado direito, você assiste a um instrutor que o guiará pelo projeto, passo a passo.