Um ein Modell für maschinelles Lernen in die reale Welt zu bringen, muss man viel mehr tun als nur modellieren. In dieser Specialization lernen Sie, wie Sie sich in verschiedenen Einsatzszenarien zurechtfinden und wie Sie Daten effektiver nutzen können, um Ihr Modell zu trainieren. In diesem ersten Kurs werden Sie mit TensorFlow.js Machine-Learning-Modelle in jedem Browser trainieren und ausführen. Sie lernen Techniken für den Umgang mit Daten im Browser kennen und werden am Ende ein Computer Vision Projekt erstellen, das Objekte von einer Webcam erkennt und klassifiziert. Diese Specialization baut auf unserer TensorFlow in Practice Specialization auf. Wenn Sie TensorFlow noch nicht kennen, empfehlen wir Ihnen, zunächst die Specialization TensorFlow in Practice zu belegen. Um ein tieferes, grundlegendes Verständnis für die Funktionsweise neuronaler Netze zu entwickeln, empfehlen wir Ihnen, die Specialization Deep Learning zu belegen.
Browserbasierte Modelle mit TensorFlow.js
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung TensorFlow: Daten und Einsatz
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozent: Laurence Moroney
46.598 bereits angemeldet
Kurs
(985 Bewertungen)
94%
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Trainieren und Ausführen von Schlussfolgerungen in einem Browser
Daten in einem Browser verarbeiten
Erstellen Sie ein Modell zur Klassifizierung und Erkennung von Objekten mithilfe einer Webcam
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Faltungsneuronales Netzwerk
- Kategorie: Objekt-Erkennung
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: TensorFlow.js
Wichtige Details
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5 Quizzes
Kurs
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Willkommen zu Browser-basierte Modelle mit TensorFlow.js, dem ersten Kurs der TensorFlow for Data and Deployment Specialization. In diesem ersten Kurs werden wir uns ansehen, wie man Modelle für maschinelles Lernen im Browser trainiert und wie man sie verwendet, um Inferenzen mit JavaScript durchzuführen. So können Sie maschinelles Lernen direkt im Browser und auf Backend-Servern wie Node.js nutzen. In der ersten Woche des Kurses werden wir einige grundlegende Modelle mit JavaScript erstellen und sie in einfachen Webseiten ausführen.
Das ist alles enthalten
11 Videos9 Lektüren2 Quizzes1 Programmieraufgabe1 App-Element
In dieser Woche befassen wir uns mit Problemen der Computer Vision, einschließlich einiger spezieller Überlegungen bei der Verwendung von JavaScript, z.B. der Verarbeitung von Tausenden von Bildern für das Training. Am Ende dieses Moduls werden Sie wissen, wie Sie eine Website erstellen, die Sie im Browser zeichnen lässt und Ihre handgeschriebenen Ziffern erkennt!
Das ist alles enthalten
8 Videos6 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe
Diese Woche sehen wir uns an, wie man Modelle, die mit TensorFlow in Python erstellt wurden, in das JSON-Format konvertiert, so dass sie mit Javascript im Browser ausgeführt werden können. Wir werden uns zunächst zwei Modelle ansehen, die bereits vorkonvertiert wurden. Eines davon wird ein Toxizitätsklassifikator sein, der NLP verwendet, um zu bestimmen, ob eine Phrase in einer Reihe von Kategorien giftig ist; das andere ist Mobilenet, das verwendet werden kann, um Inhalte in Bildern zu erkennen. Am Ende dieses Moduls werden Sie selbst ein Modell in Python trainieren und es mit dem tensorflow.js-Konverter in das JSON-Format konvertieren.
Das ist alles enthalten
12 Videos7 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
Eine letzte Arbeit, die Sie bei der Erstellung von Anwendungen mit maschinellem Lernen im Browser benötigen, ist das Verständnis der Funktionsweise von Transfer Learning. In dieser Woche werden Sie eine komplette Website erstellen, die TensorFlow.js verwendet, Daten von der Webcam erfasst und mobilet umtrainiert, um Gesten wie Stein, Papier und Schere zu erkennen.
Das ist alles enthalten
11 Videos5 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe
Dozent
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Geprüft am 3. Mai 2021
Geprüft am 7. Juli 2020
Geprüft am 19. Dez. 2020
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Häufig gestellte Fragen
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