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學生對 Coursera Project Network 提供的 Image Noise Reduction with Auto-encoders using TensorFlow 的評價和反饋

4.7
109 個評分

課程概述

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....

熱門審閱

NL

2020年4月7日

Really great learning for beginners. Through project learning it gives very good confidence. But rhyme desktop should be available until completion of project.

NS

2020年8月15日

nice presentation skill, it is helpful for me to noise reduction and image processing

篩選依據:

1 - Image Noise Reduction with Auto-encoders using TensorFlow 的 15 個評論(共 15 個)

創建者 Narendra L L

2020年4月8日

創建者 Ravi P B

2020年4月17日

創建者 noman s

2020年8月16日

創建者 Kolawole E O

2020年10月11日

創建者 SUGUNA M

2020年11月19日

創建者 nilesh n

2020年3月28日

創建者 XAVIER S M

2020年6月2日

創建者 SUMIT Y

2020年7月9日

創建者 Kamlesh C

2020年8月7日

創建者 sarithanakkala

2020年6月23日

創建者 p s

2020年6月23日

創建者 tale p

2020年6月17日

創建者 Rohit M

2020年6月13日

創建者 NAIDU P S A

2020年6月27日

創建者 Jorge G

2021年2月25日