TensorFlow สำหรับการพัฒนา JavaScript

ก่อนที่จะเริ่มใช้สื่อการเรียนรู้ด้านล่าง คุณควร:

  1. รู้สึกคุ้นเคยกับการเขียนโปรแกรมเบราว์เซอร์โดยใช้ HTML, CSS และ JavaScript

  2. ทำความคุ้นเคยกับการใช้บรรทัดคำสั่งเพื่อเรียกใช้สคริปต์ Node.js

หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการ:

  1. สร้างโมเดล ML ใน JavaScript

  2. รันโมเดลที่มีอยู่ทุกที่ที่ Javascript สามารถรันได้

  3. ปรับใช้โมเดล ML กับเว็บเบราว์เซอร์

TensorFlow.js ช่วยให้คุณพัฒนาหรือดำเนินการโมเดล ML ใน JavaScript และใช้ ML โดยตรงในฝั่งไคลเอ็นต์ของเบราว์เซอร์, ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ผ่าน Node.js, อุปกรณ์เคลื่อนที่ผ่าน React Native, บนเดสก์ท็อปผ่าน Electron และแม้แต่บนอุปกรณ์ IoT ผ่าน Node.js บนราสเบอร์รี่ Pi หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ TensorFlow.js และสิ่งที่สามารถทำได้ โปรดดู การเสวนานี้ ที่ Google I/O

ขั้นตอนที่ 1: ทำความรู้จักกับการเรียนรู้ของเครื่องในเบราว์เซอร์

หากต้องการรับข้อมูลเบื้องต้นอย่างรวดเร็วเกี่ยวกับพื้นฐานสำหรับ ML ใน JavaScript ให้เข้าเรียน หลักสูตรแบบเรียนรู้ด้วยตนเองบน Edx หรือดูวิดีโอด้านล่างที่จะพาคุณตั้งแต่หลักการแรก ไปจนถึงการใช้โมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้าที่มีอยู่ และแม้แต่การสร้างโครงข่ายประสาทเทียมของคุณเองสำหรับการจัดประเภท คุณยังสามารถลองใช้ สร้างเว็บแคมอัจฉริยะใน JavaScript Codelab เพื่ออธิบายแนวคิดเหล่านี้แบบโต้ตอบได้

พลังพิเศษสำหรับเว็บแอปรุ่นต่อไป: การเรียนรู้ของเครื่อง

ข้อมูลเบื้องต้นระดับสูงเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องใน JavaScript นี้มีไว้สำหรับนักพัฒนาเว็บที่ต้องการเริ่มก้าวแรกด้วย TensorFlow.js

ฟรี
ดูวีดีโอ
Google AI สำหรับนักพัฒนา JavaScript ด้วย TensorFlow.js

เปลี่ยนจากศูนย์ไปสู่ฮีโร่ด้วยเว็บ ML โดยใช้ TensorFlow.js เรียนรู้วิธีสร้างเว็บแอปเจเนอเรชันใหม่ที่สามารถรันฝั่งไคลเอ็นต์และใช้กับอุปกรณ์ได้เกือบทุกชนิด

ฟรี
ดูหลักสูตร
สร้างเว็บแคมอัจฉริยะใน JavaScript ด้วยโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้ว

เรียนรู้วิธีโหลดและใช้หนึ่งในโมเดลที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าของ TensorFlow.js (COCO-SSD) และใช้เพื่อจดจำออบเจ็กต์ทั่วไปที่ได้รับการฝึก

ฟรี
ดูโค้ดแล็บ