数据科学: 自动驾驶汽车的深度学习项目
价格: $19.99
这是一个动手项目. 你在实践中学习.
没有不必要的讲座. 没有不必要的细节.
一个精确的, 切中要害，高效的课程 专为那些想要学习数据科学最重要部分的人而设计 : 导入数据集, 使用数据集构建模型以及训练和测试模型. 其他一切都围绕着这个.
虽然, 为了这个项目，我们将使用自动驾驶汽车的交通标志来学习深度学习和数据科学. 其他项目也可以重复相同的过程. 可以为其他深度学习项目重复相同的过程和技术. 您可以按照类似过程构建的一些此类项目是:
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自动驾驶汽车 (这个项目)
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皮肤癌检测
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货币检测
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人脸识别
你将学习 更多的 在这 一小时练习 数百小时的不必要的理论讲座.
数据科学是21世纪最热门的工作. 您需要良好的编程技能和分析技能以及多年的辛勤工作才能成为数据科学专业人士. 这个一小时的课程是精确的 , 切中要害 . 它没有不必要的细节. 这是您唯一需要的课程 .我们了解我们的学生是专业人士，时间和注意力有限. 参加几个月的课程并在此过程中忘记一切并不是一种有效的精益方法. 我们在实践中学习.
学习数据科学最重要的方面 :
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导入和使用数据集
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使用 Keras 构建深度卷积网络模型
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编译, 培养, 测试和分析模型
我们将使用 Keras 构建交通标志分类器. 在这个动手项目中, 我们将完成以下任务:
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任务 1: 项目概况
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任务 2: Google Colab 简介和导入库
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任务 3: 导入和探索数据集
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任务 4: 图像预处理
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将图像转换为灰度
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应用直方图均衡技术
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正常化
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任务 5: 使用 Keras 构建深度卷积网络模型
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任务 6: 编译和训练模型
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任务 7: 使用测试数据集测试模型 & 评估经过训练的卷积神经网络模型的性能
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任务 8: 保存训练好的模型
我们将在 Google Colab 环境中执行我们的整个项目. 这就是为什么不需要预安装库和依赖项的原因.
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