JavaScript geliştirme için TensorFlow

Aşağıdaki öğrenme materyallerine başlamadan önce şunları yapmalısınız:

  1. HTML, CSS ve JavaScript kullanarak tarayıcı programlama konusunda rahat olun

  2. Node.js betiklerini çalıştırmak için komut satırını kullanma konusunda bilgi sahibi olun

Bu müfredat aşağıdakileri yapmak isteyenler içindir:

  1. JavaScript'te ML modelleri oluşturma

  2. Mevcut modelleri Javascript'in çalışabileceği her yerde çalıştırın

  3. ML modellerini web tarayıcılarına dağıtma

TensorFlow.js, JavaScript'te ML modelleri geliştirmenize veya yürütmenize ve ML'yi doğrudan tarayıcı istemci tarafında, Node.js aracılığıyla sunucu tarafında, React Native aracılığıyla mobil yerelde, Electron aracılığıyla masaüstü yerelinde ve hatta Node.js aracılığıyla IoT cihazlarında kullanmanıza olanak tanır. Raspberry Pi'de. TensorFlow.js ve onunla neler yapılabileceği hakkında daha fazla bilgi edinmek için Google I/O'daki bu konuşmaya göz atın.

1. Adım: Tarayıcıda makine öğrenimiyle tanışın

JavaScript'te makine öğreniminin temelleri hakkında hızlı bir giriş yapmak için Edx'te hızınızı kendiniz belirleyebileceğiniz kursa katılın veya sizi ilk ilkelerden, mevcut önceden hazırlanmış modelleri kullanmaya ve hatta sınıflandırma için kendi sinir ağınızı oluşturmaya yönlendiren aşağıdaki videoları izleyin. Bu kavramların etkileşimli bir açıklaması için JavaScript Codelab'de akıllı bir web kamerası yapın'ı da deneyebilirsiniz.

Yeni nesil web uygulamalarının süper güçleri: Makine Öğrenimi

JavaScript'te makine öğrenimine yönelik bu üst düzey giriş, TensorFlow.js ile ilk adımlarını atmak isteyen web geliştiricileri içindir.

Özgür
Video izle
TensorFlow.js ile JavaScript geliştiricileri için Google AI

TensorFlow.js'yi kullanarak web ML ile sıfırdan kahramana geçin. İstemci tarafında çalışabilen ve neredeyse her cihazda kullanılabilen yeni nesil web uygulamalarını nasıl oluşturacağınızı öğrenin.

Özgür
Kursu görüntüle
Önceden eğitilmiş bir modelle JavaScript'te akıllı bir web kamerası oluşturun

TensorFlow.js'nin önceden eğitilmiş modellerinden (COCO-SSD) birini nasıl yükleyeceğinizi ve kullanacağınızı öğrenin ve eğitim aldığı ortak nesneleri tanımak için onu nasıl kullanacağınızı öğrenin.

Özgür
Codelab'e bakın