Project: Classify Radio Signals from Space using Keras

Offert par
Rhyme
Dans ce projet guidé, vous :

Build and train a convolutional neural network (CNN) using Keras

Display results and plot 2D spectrograms with Python in Jupyter Notebook

Clock1.5 hours
IntermediateIntermédiaire
CloudAucun téléchargement requis
VideoVidéo en écran partagé
Comment DotsAnglais + subtitles
LaptopPas pour mobile

In this 1-hour long project-based course, you will learn the basics of using Keras with TensorFlow as its backend and use it to solve an image classification problem. The data we are going to use consists of 2D spectrograms of deep space radio signals collected by the Allen Telescope Array at the SETI Institute. We will treat the spectrograms as images to train an image classification model to classify the signals into one of four classes. By the end of the project, you will have built and trained a convolutional neural network from scratch using Keras to classify signals from space. 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 Tensorflow 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.

Les compétences que vous développerez

Deep LearningConvolutional Neural NetworkMachine LearningTensorflowkeras

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  1. Introduction and Import Libraries

  2. Load and Preprocess SETI Data

  3. Create Training and Validation Data Generators

  4. Build the CNN Model

  5. Learning Rate Scheduling and Compile the Model

  6. Train the Model

  7. Evaluate the Model

Comment fonctionnent les projets guidés

Votre espace de travail est un bureau virtuel situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis

Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé

Foire Aux Questions

Foire Aux Questions

  • En achetant un projet, vous obtenez tout ce dont vous avez besoin pour terminer ce projet, y compris l'accès à un espace de travail de bureau cloud, via votre navigateur web, qui contient les fichiers et les logiciels dont vous avez besoin pour commencer, ainsi que les instructions vidéo étape par étape d'un expert en la matière.

  • Comme votre espace de travail contient un bureau cloud dimensionné pour un ordinateur portable ou de bureau, les projets ne sont pas disponibles sur votre appareil mobile.

  • Les enseignants des projets sont des experts en la matière qui ont de l'expérience dans les compétences, les outils ou le domaine de leur projet et qui sont passionnés par le partage de leurs connaissances avec des millions d'étudiants dans le monde.

  • À partir du projet, vous pouvez télécharger et conserver tout fichier que vous avez créé. Pour ce faire, vous pouvez utiliser la fonction « Navigateur de fichiers » pendant que vous accédez à votre bureau cloud.

  • Aucune aide financière n'est disponible pour les projets.

  • Vous n'avez besoin d'aucune expérience préalable pour démarrer un projet. Un enseignant vous guide tout au long du projet, étape par étape.

  • Oui, tout ce dont vous avez besoin pour terminer votre projet sera présent sur un bureau cloud disponible dans votre navigateur.

  • Vous apprenez en effectuant des tâches dans un environnement à écran partagé directement dans votre navigateur. Sur le côté gauche de l'écran, vous terminez la tâche dans votre espace de travail. Sur le côté droit de l'écran, vous voyez un(e) enseignant(e) qui vous guide tout au long du projet, étape par étape.