Image Super Resolution Using Autoencoders in Keras

4.4
estrelas

335 classificações

oferecido por

8.668 já se inscreveram

Neste projeto guiado, você irá:
1.5 hours
Avançado
Sem necessidade de download
Vídeo em tela dividida
Inglês
Apenas em desktop

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.

Habilidades que você desenvolverá

  • Data Science

  • Deep Learning

  • Machine Learning

  • Computer Vision

  • keras

Aprender passo a passo

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

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

Instrutores

Avaliações

Principais avaliações do IMAGE SUPER RESOLUTION USING AUTOENCODERS IN KERAS

Visualizar todas as avaliações

Perguntas Frequentes – FAQ