59 calificaciones
3529 ya inscrito
Implement gradient ascent algorithm
Visualize image features that maximally activate filters of a CNN
Demuestra esta experiencia práctica en una entrevista
In this short, 1 hour long guided project, we will use a Convolutional Neural Network - the popular VGG16 model, and we will visualize various filters from different layers of the CNN. We will do this by using gradient ascent to visualize images that maximally activate specific filters from different layers of the model. We will be using TensorFlow as our machine learning framework. The project uses the Google Colab environment which is a fantastic tool for creating and running Jupyter Notebooks in the cloud, and Colab even provides free GPUs for your notebooks. You will need prior programming experience in Python. This is a practical, hands on guided project for learners who already have theoretical understanding of Neural Networks, Convolutional Neural Networks, and optimization algorithms like gradient descent but want to understand how to use the TensorFlow to visualize various filters of a CNN. 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.
Prior experience in Python, theoretical understanding of Convolutional Neural Networks and optimization algorithms like gradient descent.
Deep Learning
Artificial Neural Network
Convolutional Neural Network
Machine Learning
Tensorflow
En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:
Introduction
Downloading the Model
Get Submodels
Image Visualization
Training Loop
Final Results
Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.
En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso
por KN
3 de jul. de 2022very well prepared and explained. but colab is slow
por FB
13 de abr. de 2022instructor explains everything clearly, but an actual application was missing. a quick cats and dogs comparison on how to infer filter activation would have been helpful.
Dado que tu espacio de trabajo contiene un escritorio en la nube del tamaño de una computadora portátil o computadora de escritorio, los proyectos guiados no están disponibles en tu dispositivo móvil.
Los instructores de proyectos guiados son expertos en la materia que tienen experiencia en habilidades, herramientas o dominios de su proyecto y les apasiona compartir sus conocimientos para impactar a millones de estudiantes en todo el mundo.
Puedes descargar y conservar cualquiera de tus archivos creados del proyecto guiado. Para hacerlo, puedes usar la función 'Explorador de archivos' mientras accedes a tu escritorio en la nube.
En la parte superior de la página, puedes presionar en el nivel de experiencia de este proyecto guiado para ver los requisitos de conocimientos previos. En cada nivel del proyecto guiado, tu instructor te orientará paso a paso.
Sí, todo lo que necesitas para completar tu proyecto guiado estará disponible en un escritorio en la nube que estará disponible en tu navegador.
Aprenderás completando tareas en un entorno de pantalla dividida directamente en tu navegador. En el lado izquierdo de la pantalla, completarás la tarea en tu espacio de trabajo. En el lado derecho de la pantalla, verás a un instructor guiarte a través del proyecto, paso a paso.
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.
