Image Noise Reduction with Auto-encoders using TensorFlow

4.7
étoiles

108 évaluations

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Dans ce Projet Guidé, vous :
2 hours
Intermédiaire
Aucun téléchargement requis
Vidéo en écran partagé
Anglais
Ordinateur de bureau uniquement

In this 2-hour long project-based course, you will learn the basics of image noise reduction with auto-encoders. Auto-encoding is an algorithm to help reduce dimensionality of data with the help of neural networks. It can be used for lossy data compression where the compression is dependent on the given data. This algorithm to reduce dimensionality of data as learned from the data can also be used for reducing noise in data. 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. Note: 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

  • Data Science

  • Deep Learning

  • Noise Reduction

  • Machine Learning

  • Autoencoder

Apprendrez étape par étape

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

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