TensorFlow لتطوير جافا سكريبت
قبل البدء في المواد التعليمية أدناه، يجب عليك:
كن مرتاحًا مع برمجة المتصفح باستخدام HTML وCSS وJavaScript
كن على دراية باستخدام سطر الأوامر لتشغيل البرامج النصية لـ Node.js
هذا المنهج مخصص للأشخاص الذين يريدون:
بناء نماذج ML في جافا سكريبت
قم بتشغيل النماذج الموجودة في أي مكان يمكن تشغيل Javascript فيه
نشر نماذج ML على متصفحات الويب
يتيح لك TensorFlow.js تطوير أو تنفيذ نماذج ML في JavaScript، واستخدام ML مباشرة في جانب عميل المتصفح، وجانب الخادم عبر Node.js، والهاتف المحمول الأصلي عبر React Native، وسطح المكتب الأصلي عبر Electron، وحتى على أجهزة إنترنت الأشياء عبر Node.js على راسبيري باي. لمعرفة المزيد حول TensorFlow.js، وما يمكن فعله به، راجع هذه المحادثة في Google I/O.
الخطوة 1: تعرف على التعلم الآلي في المتصفح
للحصول على مقدمة سريعة عن أساسيات تعلم الآلة في JavaScript، يمكنك حضور الدورة التدريبية ذاتية السرعة على Edx أو مشاهدة مقاطع الفيديو أدناه التي تأخذك من المبادئ الأولى، إلى استخدام النماذج الحالية المعدة مسبقًا، وحتى بناء شبكتك العصبية الخاصة للتصنيف. يمكنك أيضًا تجربة إنشاء كاميرا ويب ذكية في JavaScript Codelab للحصول على إرشادات تفاعلية حول هذه المفاهيم.
هذه المقدمة عالية المستوى للتعلم الآلي في JavaScript مخصصة لمطوري الويب الذين يتطلعون إلى اتخاذ خطواتهم الأولى باستخدام TensorFlow.js.
انتقل من الصفر إلى البطل باستخدام الويب ML باستخدام TensorFlow.js. تعرف على كيفية إنشاء تطبيقات الويب من الجيل التالي التي يمكنها تشغيل جانب العميل واستخدامها على أي جهاز تقريبًا.
تعرف على كيفية تحميل واستخدام أحد نماذج TensorFlow.js المدربة مسبقًا (COCO-SSD) واستخدامها للتعرف على الكائنات الشائعة التي تم التدريب عليها.
