Deep Learning 101: Detecting Ships from Satellite Imagery

3.0
étoiles
5 évaluations
Offert par
Coursera Project Network
Dans ce projet guidé, vous :

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

Build a deep learning model based on Convolutional Neural Network using Keras with Tensorflow 2.0 as a backend

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

Clock1.5 hours
IntermediateIntermédiaire
CloudAucun téléchargement requis
VideoVidéo en écran partagé
Comment DotsAnglais
LaptopOrdinateur de bureau uniquement

In this project, we will train a deep learning model based on Convolutional Neural Networks (CNNs) to detect ships in the satellite images. Satellite imagery are critical in many applications such as defense, agriculture, surveillance and intelligence. This project aims at detecting large vessels (ships) in sea from satellite images using Artificial Intelligence. This project is an introductory project for beginners in deep learning and computer vision.

Les compétences que vous développerez

Deep LearningArtificial Intelligence (AI)Machine LearningPython ProgrammingComputer Vision

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. Understand the Problem Statement and Business Case

  2. Import Libraries and Datasets

  3. Perform Data Visualization

  4. Perform Image Augmentation

  5. Understand the Theory and Intuition Behind Deep Neural Networks

  6. Build a Deep Neural Network

  7. Train a Deep Neural Network

  8. Assess Trained Network Performance

Comment fonctionnent les projets guidés

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

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

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