Google is committed to advancing racial equity for Black communities. See how.

التخصص: أساسيات TensorFlow لتطوير JavaScript

قبل البدء في المواد التعليمية أدناه ، يجب عليك:

  1. كن مرتاحًا مع برمجة المتصفح باستخدام HTML و JavaScript

  2. كن على دراية باستخدام سطر الأوامر لتشغيل البرامج النصية لـ node.js

هذا المنهج مخصص للأشخاص الذين يرغبون في:

  1. بناء نماذج ML في JavaScript

  2. قم بتشغيل نماذج TensorFlow.js الحالية

  3. انشر نماذج ML على متصفحات الويب

يتيح لك TensorFlow.js تطوير نماذج ML في JavaScript ، واستخدام ML مباشرة في المتصفح أو على Node.js. لمعرفة المزيد عن TensorFlow.js، وما يمكن القيام به معها، وتحقق من هذا الكلام في جوجل I / O.

الخطوة الأولى: مقدمة سريعة للتعلم الآلي في المتصفح.

للحصول على مقدمة سريعة على أساسيات ML في جافا سكريبت، ومشاهدة هذه السلسلة الفيديو على موقع يوتيوب ، الذي يأخذك من المبادئ الأولى، لبناء الشبكة العصبية للقيام تصنيف الأساسي.

دورات تمهيدية عبر الإنترنت
الشروع في العمل مع TensorFlow.js بواسطة TensorFlow

سلسلة من 3 أجزاء تستكشف كلاً من التدريب وتنفيذ نماذج التعلم الآلي باستخدام TensorFlow.js ، وتوضح لك كيفية إنشاء نموذج تعلم آلي في JavaScript يتم تنفيذه مباشرةً في المتصفح.

الخطوة 2: التعمق في التعلم العميق

للحصول على فهم أعمق لشبكات العمل كيف العصبي، وفهم أوسع لكيفية تطبيقها على المشاكل المختلفة، والكتاب العميق التعلم مع جافا سكريبت هو مكان عظيم للبدء. وهو مصحوب بعدد كبير من الأمثلة من GitHub حتى تتمكن من ممارسة العمل مع التعلم الآلي في JavaScript.

سيوضح هذا الكتاب كيفية استخدام مجموعة واسعة من بنى الشبكات العصبية ، مثل الشبكات العصبية التلافيفية ، والشبكات العصبية المتكررة ، ونماذج التدريب المتقدمة مثل التعلم المعزز. كما يقدم تفسيرات واضحة لما يحدث بالفعل مع الشبكة العصبية في عملية التدريب.

دورات تمهيدية عبر الإنترنت
التعلم العميق باستخدام JavaScript بواسطة Shanqing Cai و Stanley Bileschi و Eric D. Nielsen مع Francois Chollet

يقدم هذا الكتاب ، الذي كتبه المؤلفون الرئيسيون لمكتبة TensorFlow ، حالات استخدام رائعة وتعليمات متعمقة لتطبيقات التعلم العميق في JavaScript في متصفحك أو على Node.

الخطوة 3: تدرب على الأمثلة باستخدام TensorFlow.js

الممارسة تجعلها مثالية ، والحصول على الخبرة هو أفضل طريقة لتأمين المفاهيم. مع علمك الشبكات العصبية، يمكنك استكشاف المزيد بسهولة من مصادر مفتوحة الأمثلة التي تم إنشاؤها من قبل فريق TensorFlow. انهم جميعا متاح في جيثب ، حتى تتمكن من الخوض في رمز ونرى كيف يعملون. لهذه التجربة مع حالات الاستخدام المشترك، يمكنك البدء في استكشاف الشبكات العصبية التلافيف باستخدام المثال mnist ، حاول نقل التعلم باستخدام mnist نقل-سي ان ان سبيل المثال، أو نرى كيف الشبكات العصبية المتكررة ومنظم مع سبيل المثال، بالإضافة RNN .

TensorFlow.JS
أمثلة تم إنشاؤها باستخدام TensorFlow.js

مستودع على GitHub يحتوي على مجموعة من الأمثلة المنفذة في TensorFlow.js. كل مثال دليل مستقل بحيث يمكن نسخ الدليل إلى مشروع آخر.

TensorFlow.JS
استكشف برامجنا التعليمية لتتعلم كيف تبدأ مع TensorFlow.js

تمت كتابة برامج TensorFlow التعليمية على هيئة دفاتر Jupyter ويتم تشغيلها مباشرةً في Google Colab - وهي بيئة دفتر ملاحظات مستضافة لا تتطلب أي إعداد. انقر فوق الزر تشغيل في Google Colab.

الخطوة 4: اصنع شيئًا جديدًا!

بمجرد اختبار معرفتك ، وممارسة بعض أمثلة TensorFlow.js ، يجب أن تكون مستعدًا لبدء تطوير مشاريعك الخاصة. نلقي نظرة على لدينا نماذج pretrained ، والبدء في بناء التطبيق. أو يمكنك تدريب النموذج الخاص بك باستخدام البيانات التي جمعتها ، أو باستخدام مجموعات البيانات العامة. Kaggle و جوجل الإدراجات البحث هي أماكن رائعة للعثور على مجموعات البيانات المفتوحة لتدريب النموذج الخاص بك.