Getting Started with Tensorflow.js

제공자:
Coursera Project Network
학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.

Set up a browser-based project using script tags and an HTML body

Import pre-trained Keras models into a Tensorflow.js web app

Code a prototype Web app using Tensorflow.js

Clock2 hours
Intermediate중급
Cloud다운로드 필요 없음
Video분할 화면 동영상
Comment Dots영어
Laptop데스크톱 전용

By the end of this project, you will learn how to code a smart webcam to detect people and other everyday objects using a pre-trained COCO-SSD image recognition model with Tensorflow.js. Based on an older library called deeplearn.js, Tensorflow.js is a deep learning library that leverages Tensorflow to create, train and run inference on artificial neural network models directly in a web browser, utilizing the client's GPU/CPU resources (accelerated using WebGL). Tensorflow.js brings Tensorflow to the web! JavaScript/Typescript experience is heavily recommended. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

개발할 기술

  • Deep Learning
  • Html
  • Web Application
  • Tensorflow
  • JavaScript

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

  1. Getting Familiar with Tensorflow.js

  2. Using ml5js

  3. Setting up a Tensorflow.js Project

  4. We are going to very briefly cover CSS styling in the p5js editor

안내형 프로젝트 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

자주 묻는 질문

자주 묻는 질문

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