课程主页: https://www.coursera.org/learn/browser-based-models-tensorflow
在当今的科技洪流中，机器学习无疑是最炙手可热的话题之一。对于想要把机器学习模型引入实际应用的开发者来说，掌握各种部署场景和有效利用数据的能力至关重要。今天，我想为大家分享一门很有前景的 Coursera 课程：《基于浏览器的TensorFlow.js模型》。
课程概述：这门课程是 TensorFlow 数据与部署专业课程中的第一门，重点在于如何在浏览器中训练和运行机器学习模型。你将学习如何在浏览器中处理数据，以及如何利用 JavaScript 进行模型推理。课程的最终目标是构建一个计算机视觉项目，可以通过网络摄像头识别和分类物体。
课程大纲：
- TensorFlow.js简介：我们将探索如何在浏览器中使用 JavaScript 训练机器学习模型，并执行相应的推理任务。初周，我们会构建一些基本模型，并在简单的网页中进行测试。
- 浏览器中的图像分类：第二周，我们关注计算机视觉问题，包括如何处理数以千计的图像进行训练。课程结束时，你将能够构建一个网站，识别你在浏览器中手绘的数字。
- 将模型转换为 JSON 格式：我们将学习如何将使用 Python 创建的模型转换为 JSON 格式，以便在浏览器中通过 JavaScript 运行。你将掌握毒性分类器和 Mobilenet 模型的详细使用和转换。
- 通过预训练模型进行迁移学习：最后一节课将教授如何在浏览器应用中使用迁移学习。你将构建一个完整的网站，通过摄像头捕获数据，并重新训练 mobilenet 模型以识别石头、剪刀、布手势。
这门课程不仅仅是学习理论知识，它还引导你如何将知识运用到实际项目中。这是学习机器学习在浏览器中应用的一个绝佳机会。我个人认为，这门课程适合有一定编程基础的学习者，尤其是那些对人工智能和深度学习感兴趣的开发者。
总之，Coursera 的《基于浏览器的TensorFlow.js模型》课程是一段丰富而实用的深度学习旅程。无论你是希望提升自己技能的开发者，还是对机器学习充满热情的初学者，这门课程都值得一试！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/browser-based-models-tensorflow