Bringing a machine learning model into the real world involves a lot more than just modeling. This Specialization will teach you how to navigate various deployment scenarios and use data more effectively to train your model.
Browser-based Models with TensorFlow.js
Browser-based Models with TensorFlow.js
Ce cours fait partie de Spécialisation TensorFlow: Data and Deployment
Instructeur : Laurence Moroney
48 616 déjà inscrits
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4.8
(1,004 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Planning flexible
Env. 18 heures
Apprenez à votre propre rythme
94%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
Ce que vous apprendrez
Train and run inference in a browser
Handle data in a browser
Build an object classification and recognition model using a webcam
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Convolutional Neural Network
- Catégorie : Object Detection
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : TensorFlow.js
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
5 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
Welcome to Browser-based Models with TensorFlow.js, the first course of the TensorFlow for Data and Deployment Specialization. In this first course, we’re going to look at how to train machine learning models in the browser and how to use them to perform inference using JavaScript. This will allow you to use machine learning directly in the browser as well as on backend servers like Node.js. In the first week of the course, we are going to build some basic models using JavaScript and we'll execute them in simple web pages.
Inclus
11 vidéos9 lectures2 devoirs1 devoir de programmation1 élément d'application
This week we'll look at Computer Vision problems, including some of the unique considerations when using JavaScript, such as handling thousands of images for training. By the end of this module you will know how to build a site that lets you draw in the browser and recognizes your handwritten digits!
Inclus
8 vidéos6 lectures1 devoir1 devoir de programmation
This week we'll see how to take models that have been created with TensorFlow in Python and convert them to JSON format so that they can run in the browser using Javascript. We will start by looking at two models that have already been pre-converted. One of them is going to be a toxicity classifier, which uses NLP to determine if a phrase is toxic in a number of categories; the other one is Mobilenet which can be used to detect content in images. By the end of this module, you will train a model in Python yourself and convert it to JSON format using the tensorflow.js converter.
Inclus
12 vidéos7 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
One final work type that you'll need when creating Machine Learned applications in the browser is to understand how transfer learning works. This week you'll build a complete web site that uses TensorFlow.js, capturing data from the web cam, and re-training mobilenet to recognize Rock, Paper and Scissors gestures.
Inclus
11 vidéos5 lectures1 devoir1 devoir de programmation
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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