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Understand what autoencoders are and why they are used
Design and train an autoencoder to increase the resolution of images with Keras
Welcome to this 1.5 hours long hands-on project on Image Super Resolution using Autoencoders in Keras. In this project, you’re going to learn what an autoencoder is, use Keras with Tensorflow as its backend to train your own autoencoder, and use this deep learning powered autoencoder to significantly enhance the quality of images. That is, our neural network will create high-resolution images from low-res source images. This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your internet browser so you can just focus on learning. For this project, you’ll get instant access to a cloud desktop with Python, Jupyter, and Keras pre-installed. Notes: - You will be able to access the cloud desktop 5 times. However, you will be able to access instructions videos as many times as you want. - 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
Computer Vision
keras
Em um vÃdeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:
Project Overview and Import Libraries
What are Autoencoders?
Build the Encoder
Build the Decoder to Complete the Network
Create Dataset and Specify Training Routine
Load the Dataset and Pre-trained Model
Model Predictions and Visualizing the Results
Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download
Em um vÃdeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo
por MS
7 de mai de 2020Well taught. Thanks. Please mail me data of the project. I need to revisit the code.
por KT
27 de mai de 2020Amazing course to gain knowledge in one of the trending field i.e. Image Super Resolution. I gain what I was looking for in this particular guided project.
por AS
18 de mai de 2020The virtual machine had a lot of problems that made it difficult to type in capital letters. Otherwise a good course
por KK
10 de jun de 2020It really helps me a lot. But I could not test with pretrained model. It's sad. Thank you so much.
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 vÃdeo 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 disponÃveis para dispositivos móveis.
Os instrutores do projeto guiado são especialistas no assunto, têm experiência com a habilidade, a ferramenta ou o domÃnio 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 disponÃveis para projetos guiados. Consulte nossa polÃtica de reembolso completa.
Não há auxÃlio financeiro disponÃvel para projetos guiados.
A participação como ouvinte não está disponÃvel para projetos guiados.
Na parte superior da página, você pode clicar no nÃvel de experiência deste projeto guiado para visualizar os pré-requisitos de conhecimento. Em cada nÃvel dos projetos guiados, seu instrutor o guiará passo a passo.
Sim, tudo o que você precisa para completar o projeto guiado estará disponÃvel em uma área de trabalho na nuvem disponÃvel 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.
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.
