TensorFlow для разработки на JavaScript

Прежде чем приступить к изучению приведенных ниже учебных материалов, вам следует:

  1. Уметь программировать в браузере с использованием HTML, CSS и JavaScript.

  2. Научитесь использовать командную строку для запуска сценариев Node.js.

Эта программа обучения предназначена для людей, которые хотят:

  1. Создавайте модели машинного обучения в JavaScript

  2. Запускайте существующие модели везде, где может работать Javascript

  3. Развертывание моделей машинного обучения в веб-браузерах

TensorFlow.js позволяет разрабатывать или выполнять модели машинного обучения на JavaScript и использовать машинное обучение непосредственно на стороне клиента браузера, на стороне сервера через Node.js, на мобильных устройствах через React Native, на настольных компьютерах через Electron и даже на устройствах IoT через Node.js. на Малине Пи. Чтобы узнать больше о TensorFlow.js и о том, что с ним можно сделать, прочтите этот доклад на Google I/O.

Шаг 1. Познакомьтесь с машинным обучением в браузере

Чтобы получить краткое представление об основах машинного обучения в JavaScript, пройдите курс для самостоятельного обучения на Edx или посмотрите видеоролики ниже, которые познакомят вас с основными принципами, использованием существующих готовых моделей и даже созданием собственной нейронной сети для классификации. Вы также можете попробовать сделать умную веб-камеру на JavaScript Codelab для интерактивного ознакомления с этими концепциями.

Суперспособности веб-приложений нового поколения: машинное обучение

Это общее введение в машинное обучение в JavaScript предназначено для веб-разработчиков, желающих сделать свои первые шаги с TensorFlow.js.

Бесплатно
Смотреть видео
Google AI для разработчиков JavaScript с TensorFlow.js

Пройдите путь от нуля до героя с помощью веб-ML, используя TensorFlow.js. Узнайте, как создавать веб-приложения нового поколения, которые могут работать на стороне клиента и использоваться практически на любом устройстве.

Бесплатно
Посмотреть курс
Создайте умную веб-камеру на JavaScript с предварительно обученной моделью.

Узнайте, как загрузить и использовать одну из предварительно обученных моделей TensorFlow.js (COCO-SSD) и использовать ее для распознавания распространенных объектов, на которых она обучалась.

Бесплатно
См. кодовую лабораторию