Explainable AI: Scene Classification and GradCam Visualization

4.7
étoiles
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Dans ce Projet Guidé, vous :

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

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

Visualize the Activation Maps used by CNN to make predictions using Grad-CAM and Deploy the trained model using Tensorflow Serving

Clock2 hours
IntermediateIntermédiaire
CloudAucun téléchargement requis
VideoVidéo en écran partagé
Comment DotsAnglais
LaptopOrdinateur de bureau uniquement

In this 2 hour long hands-on project, we will train a deep learning model to predict the type of scenery in images. In addition, we are going to use a technique known as Grad-Cam to help explain how AI models think. This project could be practically used for detecting the type of scenery from the satellite images.

Les compétences que vous développerez

  • Deep Learning
  • Machine Learning
  • Python Programming
  • Artificial 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. Understand the theory and intuition behind Deep Neural Networks, Residual Nets, and Convolutional Neural Networks (CNNs)

  2. Apply Python libraries to import, pre-process and visualize images

  3. Perform data augmentation to improve model generalization capability

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

  5. Compile and fit Deep Learning model to training data

  6. Assess the performance of trained CNN and ensure its generalization using various KPIs such as accuracy, precision and recall

  7. Understand the theory and intuition behind GradCam and Explainable AI

  8. Visualize the Activation Maps used by CNN to make predictions using Grad-CAM

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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