Ce cours fait partie de la Spécialisation TensorFlow: Data and Deployment

4.7
étoiles
902 évaluations

95 %

Laurence Moroney

35 593 déjà inscrits

Offert par

Spécialisation TensorFlow: Data and Deploymentdeeplearning.ai

À propos de ce cours

13 089 consultations récentes

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.
In this first course, you’ll train and run machine learning models in any browser using TensorFlow.js. You’ll learn techniques for handling data in the browser, and at the end you’ll build a computer vision project that recognizes and classifies objects from a webcam.

This Specialization builds upon our TensorFlow in Practice Specialization. If you are new to TensorFlow, we recommend that you take the TensorFlow in Practice Specialization first. To develop a deeper, foundational understanding of how neural networks work, we recommend that you take the Deep Learning Specialization.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Cours 1 sur 4 dans le

Spécialisation TensorFlow: Data and Deployment

Niveau intermédiaire

Basic understanding of JavaScript

Approx. 18 heures pour terminer

Anglais

Votre entreprise pourrait-elle bénéficier de la formation des employés à des compétences recherchées ?

Essayez Coursera pour les affaires

Ce que vous allez apprendre

Train and run inference in a browser
Handle data in a browser
Build an object classification and recognition model using a webcam

Compétences que vous acquerrez

Convolutional Neural Network
Machine Learning
Tensorflow
Object Detection
TensorFlow.js

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Cours 1 sur 4 dans le

Spécialisation TensorFlow: Data and Deployment

Niveau intermédiaire

Basic understanding of JavaScript

Approx. 18 heures pour terminer

Anglais

Votre entreprise pourrait-elle bénéficier de la formation des employés à des compétences recherchées ?

Essayez Coursera pour les affaires

Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,77/5 (162 évaluations)

Laurence Moroney

Instructor

Lead AI Advocate, Google

398 074 étudiants

15 cours

Offert par

deeplearning.ai

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

En savoir plus sur Coursera pour les affaires

Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenu95%(2,709 évaluations)

Semaine

Semaine 1

5 heures pour terminer

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.

5 heures pour terminer

11 vidéos (Total 30 min), 7 lectures, 6 quiz

11 vidéos

Specialization Introduction, A Conversation with Andrew Ng59s

Course Introduction, A Conversation with Andrew Ng1 min

A Few Words From Laurence2 min

Building the Model3 min

Training the Model3 min

First Example In Code4 min

The Iris Dataset1 min

Reading the Data4 min

One-hot Encoding1 min

Designing the NN2 min

Iris Classifier In Code6 min

7 lectures

Getting Your System Ready10 min

Downloading the Ungraded Labs and Programming Assignments10 min

Your First Model10 min

Iris Dataset Documentation10 min

Using the Web Server10 min

Iris Classifier10 min

Week 1 Wrap up10 min

2 exercices pour s'entraîner

Quiz 1

One-Hot Encoding

Semaine

Semaine 2

4 heures pour terminer

Image Classification In the Browser

4 heures pour terminer

8 vidéos (Total 27 min), 5 lectures, 3 quiz

8 vidéos

Introduction, A Conversation with Andrew Ng1 min

Creating a Convolutional Net with JavaScript4 min

Visualizing the Training Process2 min

What Is a Sprite Sheet?1 min

Using the Sprite Sheet2 min

Using tf.tidy() to Save Memory1 min

A Few Words From Laurence24s

MNIST Classifier In Code13 min

5 lectures

tfjs-vis Documentation10 min

MNIST Sprite Sheet10 min

MNIST Classifier10 min

Week 2 Wrap up10 min

Exercise Description10 min

1 exercice pour s'entraîner

Week 2 Quiz

Semaine

Semaine 3

5 heures pour terminer

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.

5 heures pour terminer

12 vidéos (Total 28 min), 6 lectures, 3 quiz

12 vidéos

Introduction, A Conversation with Andrew Ng1 min

A Few Words From Laurence1 min

Pre-trained TensorFlow.js Models49s

Toxicity Classifier3 min

Toxicity Classifier In Code3 min

MobileNet49s

Using MobileNet1 min

Training Results1 min

MobileNet Example In Code3 min

Converting Models to JavaScript4 min

Converting Models to JavaScript In Code2 min

Linear Example In Code1 min

6 lectures

Important Links10 min

Toxicity Classifier10 min

Classes Supported by MobileNet10 min

Image Classification Using MobileNet10 min

Linear Model10 min

Week 3 Wrap up10 min

1 exercice pour s'entraîner

Week 3 Quiz

Semaine

Semaine 4

4 heures pour terminer

Transfer Learning with Pre-Trained Models

4 heures pour terminer

11 vidéos (Total 26 min), 3 lectures, 3 quiz

11 vidéos

Introduction, A Conversation with Andrew Ng1 min

A Few Words From Laurence53s

Building a Simple Web Page2 min

Retraining the MobileNet Model1 min

The Training Function2 min

Capturing the Data3 min

The Dataset Class2 min

Training the Network with the Captured Data1 min

Performing Inference4 min

Rock Paper Scissors In Code4 min

A Conversation with Andrew Ng1 min

3 lectures

Rock Paper Scissors10 min

Exercise Description10 min

Wrap up10 min

1 exercice pour s'entraîner

Week 4 Quiz

Avis

4.7

197 avis

5 stars
81,50 %
4 stars
14,28 %
3 stars
2,65 %
2 stars
0,66 %
1 star
0,88 %

Meilleurs avis pour BROWSER-BASED MODELS WITH TENSORFLOW.JS

par ZZ22 mai 2021

i like how Laurance give the explanation, but there is something that I think very bad, that is a program assisgment is complicated and takes a lot of time to complete

par SS1 janv. 2020

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.

par SA7 juil. 2020

course contents are good and explained very well with one problem of audio, audio is not clear and pitch is low but I like this course. as a beginner, this course is best.

par SD2 août 2020

Overall, the course was good. However, the last programming assignment took a lot of unecessary time even if our code was correct.

Voir tous les avis

À propos du Spécialisation TensorFlow: Data and Deployment

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.

In this four-course Specialization, you’ll learn how to get your machine learning models into the hands of real people on all kinds of devices. Start by understanding how to train and run machine learning models in browsers and in mobile applications. Learn how to leverage built-in datasets with just a few lines of code, learn about data pipelines with TensorFlow data services, use APIs to control data splitting, process all types of unstructured data, and retrain deployed models with user data while maintaining data privacy. Apply your knowledge in various deployment scenarios and get introduced to TensorFlow Serving, TensorFlow, Hub, TensorBoard, and more. Industries all around the world are adopting Artificial Intelligence. This Specialization from Laurence Moroney and Andrew Ng will help you develop and deploy machine learning models across any device or platform faster and more accurately than ever. Looking for a place to start? Master the foundational basics of TensorFlow with the DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Certificate. Looking to customize and build powerful real-world models for complex scenarios? Check out the TensorFlow: Advanced Techniques Specialization.

Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.

Développez les compétences de vos employés, obtenez des résultats commerciaux

Découvrez Coursera pour les affaires

Browser-based Models with TensorFlow.js

À propos de ce cours

Ce que vous allez apprendre

Compétences que vous acquerrez

Enseignant

Laurence Moroney

Offert par

deeplearning.ai

Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Introduction to TensorFlow.js

Image Classification In the Browser

Converting Models to JSON Format

Transfer Learning with Pre-Trained Models

Avis

Meilleurs avis pour BROWSER-BASED MODELS WITH TENSORFLOW.JS

À propos du Spécialisation TensorFlow: Data and Deployment

Foire Aux Questions

Commencez ou faites progresser votre carrière

Parcourez les sujets populaires

Cours et articles populaires

Obtenez un diplôme ou un certificat en ligne

Coursera

Communauté

Plus

Browser-based Models with TensorFlow.js

À propos de ce cours

Ce que vous allez apprendre

Compétences que vous acquerrez

Enseignant

Laurence Moroney

Offert par

deeplearning.ai

Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Introduction to TensorFlow.js

Image Classification In the Browser

Converting Models to JSON Format

Transfer Learning with Pre-Trained Models

Avis

Meilleurs avis pour BROWSER-BASED MODELS WITH TENSORFLOW.JS

À propos du Spécialisation TensorFlow: Data and Deployment

Foire Aux Questions

Coursera Footer

Commencez ou faites progresser votre carrière

Parcourez les sujets populaires

Cours et articles populaires

Obtenez un diplôme ou un certificat en ligne

Coursera

Communauté

Plus