Neural Network Visualizer Web App with Python
230 个评分
提供方
6,515 人已注册
在此指导项目中，您将：
Create a model server with Flask
Create a web application with Streamlit
Keras' functional API
2 hours
中级
无需下载
分屏视频
英语（English）
仅限桌面
In this 2 hour long project-based course, you will learn to create a Neural Network Visualizer web application using Streamlit, and a simple model server using Keras and Flask. You will also use Keras to train a Neural Network model, and use Keras' functional API to create a model with multiple outputs. We will create a web application that will visualize the outputs of all the nodes of all the layers of the neural network for a given input image. In order to complete this project successfully, you will need prior programming experience with Python, understanding of the theory behind neural networks, and familiarity with Keras. 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.
您要培养的技能
Data Science
Deep Learning
Machine Learning
Streamlit
keras
分步进行学习
在与您的工作区一起在分屏中播放的视频中，您的授课教师将指导您完成每个步骤：
Introduction
The Dataset
Data Normalization
Create and Train the Model
Create a Model Server with Flask
Streamlit Web Application
指导项目工作原理
您的工作空间就是浏览器中的云桌面，无需下载
在分屏视频中，您的授课教师会为您提供分步指导
审阅
4.5
- 5 stars62.33%
- 4 stars30.73%
- 3 stars5.62%
- 2 stars0.43%
- 1 star0.86%
来自NEURAL NETWORK VISUALIZER WEB APP WITH PYTHON的热门评论
由 RD 提供
Jun 10, 2020A very good introductory project to understand machine learning model deployment in web app. All the concepts raised in the projects are well explained by Amit sir.
由 RV 提供
Aug 5, 2020The instructor was to the point and the tutorial was well prepared. Data was also freely available hence I was able to run the program from my own laptop. I would learn from this instructor again.
由 HR 提供
Sep 29, 2020project was well guided but doubt solving about stream lit and flask was not done please look into that
由 JG 提供
Aug 16, 2020This project helped me to understand how to deploy an artificial intelligence application using flask and streamlit.
常见问题
购买指导项目后，您将获得完成指导项目所需的一切，包括通过 Web 浏览器访问云桌面工作空间，工作空间中包含您需要了解的文件和软件，以及特定领域的专家提供的分步视频说明。
由于您的工作空间包含适合笔记本电脑或台式计算机使用的云桌面，因此指导项目不在移动设备上提供。
指导项目授课教师是特定领域的专家，他们在项目的技能、工具或领域方面经验丰富，并且热衷于分享自己的知识以影响全球数百万的学生。
您可以从指导项目中下载并保留您创建的任何文件。为此，您可以在访问云桌面时使用‘文件浏览器’功能。
指导项目不符合退款条件。请查看我们完整的退款政策。
指导项目不提供助学金。
指导项目不支持旁听。
您可在页面顶部点按此指导项目的经验级别，查看任何知识先决条件。对于指导项目的每个级别，您的授课教师会逐步为您提供指导。
是，您可以在浏览器的云桌面中获得完成指导项目所需的一切。
您可以直接在浏览器中于分屏环境下完成任务，以此从做中学。在屏幕的左侧，您将在工作空间中完成任务。在屏幕的右侧，您将看到有授课教师逐步指导您完成项目。
还有其他问题吗？请访问 学生帮助中心。
Coursera Footer
© 2022 Coursera Inc.保留所有权利。
