Bringing a machine learning model into the real world involves a lot more than just modeling. This Specialization will teach you how to navigate various deployment scenarios and use data more effectively to train your model.
제공자:
TensorFlow: Data and Deployment 특화 과정deeplearning.ai이 강좌에 대하여
최근 조회 13,752회
유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 4개 강좌 중 1번째 강좌:
중급 단계
Basic understanding of JavaScript
완료하는 데 약 22시간 필요
영어
자막: 아랍어, 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 이탈리아어, 베트남어, 독일어, 러시아어, 영어, 스페인어
직원에게 수요가 높은 기술을 교육하면 회사가 이점을 얻을 수 있습니까?
비즈니스를 위한 Coursera 경험해 보기배울 내용
Train and run inference in a browser
Handle data in a browser
Build an object classification and recognition model using a webcam
귀하가 습득할 기술
- Convolutional Neural Network
- Machine Learning
- Tensorflow
- Object Detection
- TensorFlow.js
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제공자:
deeplearning.ai
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 7시간 필요
Introduction to TensorFlow.js
Welcome to Browser-based Models with TensorFlow.js, the first course of the TensorFlow for Data and Deployment Specialization. In this first course, we’re going to look at how to train machine learning models in the browser and how to use them to perform inference using JavaScript. This will allow you to use machine learning directly in the browser as well as on backend servers like Node.js. In the first week of the course, we are going to build some basic models using JavaScript and we'll execute them in simple web pages.
완료하는 데 7시간 필요
11개 동영상 (총 30분), 7 개의 읽기 자료, 6 개의 테스트
완료하는 데 5시간 필요
Image Classification In the Browser
This week we'll look at Computer Vision problems, including some of the unique considerations when using JavaScript, such as handling thousands of images for training. By the end of this module you will know how to build a site that lets you draw in the browser and recognizes your handwritten digits!
완료하는 데 5시간 필요
8개 동영상 (총 27분), 5 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
완료하는 데 5시간 필요
Converting Models to JSON Format
This week we'll see how to take models that have been created with TensorFlow in Python and convert them to JSON format so that they can run in the browser using Javascript. We will start by looking at two models that have already been pre-converted. One of them is going to be a toxicity classifier, which uses NLP to determine if a phrase is toxic in a number of categories; the other one is Mobilenet which can be used to detect content in images. By the end of this module, you will train a model in Python yourself and convert it to JSON format using the tensorflow.js converter.
완료하는 데 5시간 필요
12개 동영상 (총 28분), 6 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
완료하는 데 5시간 필요
Transfer Learning with Pre-Trained Models
One final work type that you'll need when creating Machine Learned applications in the browser is to understand how transfer learning works. This week you'll build a complete web site that uses TensorFlow.js, capturing data from the web cam, and re-training mobilenet to recognize Rock, Paper and Scissors gestures.
완료하는 데 5시간 필요
11개 동영상 (총 26분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
검토
- 5 stars81.57%
- 4 stars14.20%
- 3 stars2.66%
- 2 stars0.66%
- 1 star0.88%
BROWSER-BASED MODELS WITH TENSORFLOW.JS의 최상위 리뷰
SS 제공2020년 1월 1일
Thanks to Laurence and Andrew for designing such a great course. I learnt a lot from this course and looking forward to learn more from both of you.
DA 제공2020년 12월 24일
I have worked with tensorflow for some time, but I didn't know it is this straight forward to deploy on browser.Very good explanation with examples of different deployment options
TH 제공2021년 3월 24일
Good as a introduction for application based machine learning, however, I think the course should add more realistic example of such interesting process
MS 제공2020년 6월 29일
it was good, but it heavily depended on knowing html, but it will help with the basics when someone is creating a model for web page or smt
TensorFlow: Data and Deployment 특화 과정 정보
Continue developing your skills in TensorFlow as you learn to navigate through a wide range of deployment scenarios and discover new ways to use data more effectively when training your machine learning models.
자주 묻는 질문
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