Emotion AI: Facial Key-points Detection

4.6
étoiles
79 évaluations
Offert par
Coursera Project Network
3,372 déjà inscrits
Dans ce projet guidé, vous :

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

Build and train a deep learning model based on Convolutional Neural Network and Residual blocks using Keras with Tensorflow 2.0 as a backend.

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

Clock3 hours/week
IntermediateIntermédiaire
CloudAucun téléchargement requis
VideoVidéo en écran partagé
Comment DotsAnglais
LaptopOrdinateur de bureau uniquement

In this 1-hour long project-based course, you will be able to: - Understand the theory and intuition behind Deep Learning, Convolutional Neural Networks (CNNs) and Residual Neural Networks. - Import Key libraries, dataset and visualize images. - Perform data augmentation to increase the size of the dataset and improve model generalization capability. - Build a deep learning model based on Convolutional Neural Network and Residual blocks using Keras with Tensorflow 2.0 as a backend. - Compile and fit Deep Learning model to training data. - Assess the performance of trained CNN and ensure its generalization using various KPIs. - Improve network performance using regularization techniques such as dropout.

Les compétences que vous développerez

Deep LearningMachine LearningPython ProgrammingArtificial Intelligence(AI)Computer 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. Task 1: Project Overview/Understand the problem statement and business case

  2. Task 2: Import Libraries/datasets and perform preliminary data processing

  3. Task 3: Perform Image Visualization

  4. Task 4: Perform Image Augmentation

  5. Task 5: Prepare the data for deep learning model training (Normalization/reshaping)

  6. Task 6: Understand the theory and intuition behind Deep Neural Networks and CNNs.

  7. Task 7: Build Deep Residual Neural Network Model

  8. Task 8: Compile and train deep learning model

  9. Task 9: Assess the Performance of the Trained Model

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

Avis

Meilleurs avis pour EMOTION AI: FACIAL KEY-POINTS DETECTION

Voir tous les avis

Foire Aux Questions

Foire Aux Questions

  • En achetant un projet guidé, vous obtenez tout ce dont vous avez besoin pour terminer ce projet guidé, 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 guidés ne sont pas disponibles sur votre appareil mobile.

  • Les enseignants des projets guidés 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 guidé, 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.

  • Aucun remboursement n'est disponible pour les projets guidés. Consulter notre politique de remboursement complète.

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

  • L'audit n'est pas disponible pour les projets guidés.

  • En haut de la page, vous pouvez appuyer sur le niveau d'expérience de ce projet guidé pour afficher les connaissances requises. Pour chaque niveau de projet guidé, votre enseignant vous guidera étape par étape.

  • 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.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.