К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Browser-based Models with TensorFlow.js · LearnSpace
Назад в каталог
courseraПрограммирование

Browser-based Models with TensorFlow.js

Курс от DeepLearning.AI
Средний≈ 19 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

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.

Навыки, которые вы освоите

TensorflowJavascriptTransfer LearningModel TrainingArtificial Neural NetworksJSONWeb ApplicationsApplied Machine LearningConvolutional Neural NetworksComputer VisionData ProcessingImage AnalysisReal Time DataData CaptureKeras (Neural Network Library)Fine-tuningJavaScript FrameworksMachine Learning MethodsMachine LearningModel Deployment

Программа курса

4 модулей · 80 учебных материалов

01Introduction to TensorFlow.js24 материалов

Specialization Introduction

Specialization Introduction, A Conversation with Andrew NgВидео

Training and Inference using TensorFlow.js in JavaScript

Course Introduction, A Conversation with Andrew NgВидеоGetting Your System ReadyЧтениеDownloading the Ungraded Labs and Programming AssignmentsЧтение

Учитесь у экспертов

Laurence Moroney

Instructor

Browser-based Models with TensorFlow.js
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 19 ч

4 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Бенгальский, Украинский, Китайский (Китай), Греческий, Итальянский, Бразильский португальский, Вьетнамский, Нидерландский, Корейский, Немецкий, Пушту, Урду, Русский, Тайский, Индонезийский, Шведский, Турецкий, Азербайджанский, Испанский, Дари, Хинди, Японский, Казахский, Венгерский, Польский

Часть программы вашего университета
A Few Words From LaurenceВидео
Building the ModelВидео
Training the ModelВидео
Intake SurveyВнешний инструмент
Join the DeepLearning.AI Forum to ask questions, get support, or share amazing ideas!Чтение
Your First ModelЧтение
First Example In CodeВидео
Quiz 1Задание

Training Models with CSV Files

The Iris DatasetВидеоIris Dataset DocumentationЧтениеReading the DataВидеоOne-hot EncodingВидеоOne-Hot EncodingЗаданиеDesigning the NNВидеоUsing the Web ServerЧтениеIris ClassifierЧтениеIris Classifier In CodeВидеоWeek 1 Wrap upЧтение

Lecture Notes (Optional)

Lecture Notes Week 1Чтение

Graded Exercise - Breast Cancer Classification

Week 1 - Breast Cancer ClassificationПрограммирование
02Image Classification In the Browser16 материалов

Creating Convolutional Neural Networks in JavaScript

Introduction, A Conversation with Andrew NgВидеоCreating a Convolutional Net with JavaScriptВидеоVisualizing the Training ProcessВидеоtfjs-vis DocumentationЧтение

Using a Sprite Sheet

What Is a Sprite Sheet?ВидеоMNIST Sprite SheetЧтениеUsing the Sprite SheetВидео

MNIST Classifier

Using tf.tidy() to Save MemoryВидеоMNIST ClassifierЧтениеMNIST Classifier In CodeВидеоA Few Words From LaurenceВидеоWeek 2 Quiz ЗаданиеWeek 2 Wrap upЧтение

Lecture Notes (Optional)

Lecture Notes Week 2Чтение

Graded Exercise- Fashion MNIST Classifier

Exercise DescriptionЧтениеWeek 2 - Fashion MNIST ClassifierПрограммирование
03Converting Models to JSON Format22 материалов

Toxicity Classifier

Introduction, A Conversation with Andrew NgВидеоA Few Words From LaurenceВидеоPre-trained TensorFlow.js ModelsВидеоImportant LinksЧтениеToxicity ClassifierЧтениеToxicity ClassifierВидеоToxicity Classifier In CodeВидео

Image Classification Using MobileNet

MobileNetВидеоClasses Supported by MobileNetЧтениеImage Classification Using MobileNetЧтениеUsing MobileNetВидеоTraining ResultsВидеоMobileNet Example In CodeВидео

Converting Models to JSON Format

Linear ModelЧтениеConverting Models to JavaScriptВидеоConverting Models to JavaScript In CodeВидеоLinear Example In CodeВидеоWeek 3 QuizЗаданиеWeek 3 Wrap upЧтение

Lecture Notes (Optional)

Lecture Notes Week 3Чтение

Graded Exercise - Converting a Python Model to JavaScript

Week 3: Converting a Python Model to JavaScriptЛабораторнаяWeek 3 - Converting a Python Model to JavaScriptПрограммирование
04Transfer Learning with Pre-Trained Models18 материалов

Retraining the MobileNet Model

Introduction, A Conversation with Andrew NgВидеоA Few Words From LaurenceВидеоBuilding a Simple Web PageВидеоRetraining the MobileNet ModelВидеоThe Training FunctionВидео

Capturing the Data

Capturing the DataВидеоThe Dataset ClassВидеоTraining the Network with the Captured DataВидео

Performing Inference From the Webcam Feed

Performing InferenceВидеоRock Paper ScissorsЧтениеRock Paper Scissors In CodeВидеоWeek 4 QuizЗадание

Lecture Notes (Optional)

Lecture Notes Week 4Чтение

End of Access to Lab Notebooks

[IMPORTANT] Reminder about end of access to Lab NotebooksЧтение

Graded Exercise - Rock Paper Scissors

Exercise DescriptionЧтениеWeek 4 - Rock Paper ScissorsПрограммирование

Course 1 Wrap up

Wrap upЧтениеA Conversation with Andrew NgВидео