TensorFlow para el desarrollo de JavaScript
Antes de comenzar con los materiales de aprendizaje a continuación, debe:
Siéntase cómodo con la programación del navegador utilizando HTML, CSS y JavaScript
Familiarícese con el uso de la línea de comando para ejecutar scripts de Node.js
Este plan de estudios es para personas que quieran:
Cree modelos de aprendizaje automático en JavaScript
Ejecute modelos existentes en cualquier lugar donde se pueda ejecutar Javascript
Implementar modelos de ML en navegadores web
TensorFlow.js le permite desarrollar o ejecutar modelos de ML en JavaScript y usar ML directamente en el lado del cliente del navegador, en el lado del servidor a través de Node.js, nativo móvil a través de React Native, nativo de escritorio a través de Electron e incluso en dispositivos IoT a través de Node.js. en Frambuesa Pi. Para obtener más información sobre TensorFlow.js y qué se puede hacer con él, consulte esta charla en Google I/O.
Paso 1: conozca el aprendizaje automático en el navegador
Para obtener una introducción rápida a los conceptos básicos de ML en JavaScript, realice el curso a su propio ritmo en Edx o mire los videos a continuación que lo llevarán desde los primeros principios hasta el uso de modelos prefabricados existentes e incluso la construcción de su propia red neuronal para la clasificación. También puede probar el Codelab Crear una cámara web inteligente en JavaScript para obtener un tutorial interactivo de estos conceptos.
Esta introducción de alto nivel al aprendizaje automático en JavaScript está dirigida a desarrolladores web que buscan dar sus primeros pasos con TensorFlow.js.
Pase de cero a héroe con web ML usando TensorFlow.js. Aprenda a crear aplicaciones web de próxima generación que puedan ejecutarse en el lado del cliente y usarse en casi cualquier dispositivo.
Aprenda a cargar y usar uno de los modelos previamente entrenados de TensorFlow.js (COCO-SSD) y usarlo para reconocer objetos comunes en los que se ha entrenado.
