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Understand the theory and intuition behind Convolutional Neural Networks (CNNs) and transfer learning
Build and train a Deep Learning Model using Pre-Trained InceptionResnetV2
Assess the performance of trained CNN using various Key performance indicators
In this hands-on project, we will train a deep learning model to predict the type of food and then fine tune the model to improve its performance. This project could be practically applied in food industry to detect the type and quality of food. In this 2-hours long project-based course, you will be able to: - Understand the theory and intuition behind Convolutional Neural Networks (CNNs). - Understand the theory and intuition behind transfer learning. - Import Key libraries, dataset and visualize images. - Perform data augmentation. - Build a Deep Learning Model using Pre-Trained InceptionResnetV2. - Compile and fit Deep Learning model to training data. - Assess the performance of trained CNN and ensure its generalization using various KPIs.
Deep Learning
Machine Learning
Python Programming
Artificial Intelligence(AI)
Computer Vision
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Understand the Problem Statement and Business Case
Import Libraries and Datasets
Perform Data Exploration and Visualization
Perform Image Augmentation and Create Data Generator
Understand the theory and intuition behind Transfer Learning
Build Deep Learning model using Pre-trained Inception ResNet
Compile and Train Deep Learning Model
Fine Tune the Trained Model
Assess the Performance of the Trained Model
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Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé
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.
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