Facial Expression Classification Using Residual Neural Nets

Aperçu

Rejoignez notre projet pratique intitulé "Classification des expressions faciales à l'aide de réseaux neuronaux résiduels" proposé via Coursera, où nous plongeons dans les domaines avancés de l'apprentissage profond, en nous concentrant spécifiquement sur les réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) et les blocs résiduels, pour maîtriser l'art de détecter les expressions faciales. Ce projet de pointe est idéal pour ceux qui cherchent à appliquer des techniques d'apprentissage profond dans des scénarios pratiques tels que la compréhension des émotions des clients à travers les expressions faciales.

Tout au long de ce projet, vous obtiendrez une connaissance complète sur :

• Les théories fondamentales et les principes derrière l'apprentissage profond, les CNN et les réseaux neuronaux résiduels.
• L'importation des bibliothèques essentielles, des jeux de données et la visualisation d'images pour l'analyse.
• L'implémentation de stratégies d'augmentation des données pour élargir votre jeu de données, améliorant la capacité du modèle à généraliser.
• La construction d'un modèle d'apprentissage profond puissant employant un réseau neuronal convolutionnel et des blocs résiduels avec le support de Keras et Tensorflow 2.0.
• La compilation et l'ajustement de votre modèle d'apprentissage profond à votre jeu de données d'entraînement pour atteindre une performance optimale.
• L'évaluation de la performance de votre CNN formé avec un focus sur la généralisation à travers divers indicateurs clés de performance (KPI).
• L'amélioration de la performance du réseau avec des techniques de régularisation telles que l'abandon pour prévenir le surajustement.

Ce projet est classé sous les cours d'apprentissage profond, les cours sur les réseaux neuronaux, les cours sur Keras et les cours sur la reconnaissance faciale, le rendant parfait pour les individus désireux d'élargir leurs connaissances dans ces domaines.

Enseigné par

Ryan Ahmed

Sujets