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Image Noise Reduction with Auto-encoders using TensorFlow(으)로 돌아가기

Coursera Project Network의 Image Noise Reduction with Auto-encoders using TensorFlow 학습자 리뷰 및 피드백

109개의 평가

강좌 소개

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....

최상위 리뷰


2020년 4월 7일

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


2020년 8월 15일

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

필터링 기준:

Image Noise Reduction with Auto-encoders using TensorFlow의 15개 리뷰 중 1~15

교육 기관: Narendra L L

2020년 4월 8일

교육 기관: Ravi P B

2020년 4월 17일

교육 기관: noman s

2020년 8월 16일

교육 기관: Kolawole E O

2020년 10월 11일

교육 기관: SUGUNA M

2020년 11월 19일

교육 기관: nilesh n

2020년 3월 28일

교육 기관: XAVIER S M

2020년 6월 2일

교육 기관: SUMIT Y

2020년 7월 9일

교육 기관: Kamlesh C

2020년 8월 7일

교육 기관: sarithanakkala

2020년 6월 23일

교육 기관: p s

2020년 6월 23일

교육 기관: tale p

2020년 6월 17일

교육 기관: Rohit M

2020년 6월 13일

교육 기관: NAIDU P S A

2020년 6월 27일

교육 기관: Jorge G

2021년 2월 25일