أطلق العنان لقوة التعلم الآلي في تطبيقات الويب الخاصة بك مع هذا المشروع الشامل من LabEx. في هذه الدورة التدريبية العملية، ستتعلم كيفية نشر نموذج MobileNetV2 الذي تم تدريبه مسبقًا باستخدام TensorFlow.js داخل تطبيق الويب Flask، مما يتيح تصنيفًا سلسًا للصور مباشرة في المتصفح.

انغمس في عالم التعلم الآلي التفاعلي القائم على الويب

مع استمرار تطور المشهد الرقمي، يتزايد الطلب على تطبيقات الويب التفاعلية وسريعة الاستجابة التي تستفيد من أحدث التطورات في التعلم الآلي (ML). يزودك هذا المشروع، نشر MobileNet باستخدام TensorFlow.js وFlask، بالمهارات اللازمة لإنشاء مثل هذه التطبيقات، ويمكّنك من جلب قوة التعلم العميق إلى متناول المستخدمين.

أبرز النقاط في المشروع

طوال هذا المشروع، ستبدأ في رحلة مثيرة، تستكشف الجوانب الرئيسية التالية:

1. تصدير نموذج MobileNetV2 المُدرب مسبقًا

تعرف على كيفية تصدير نموذج MobileNetV2 المُدرب مسبقًا من Keras إلى تنسيق متوافق مع TensorFlow.js، مما يتيح التكامل السلس مع تطبيق الويب الخاص بك.

2. تطوير الواجهة الخلفية للقارورة

اكتشف عملية إنشاء تطبيق Flask بسيط لخدمة محتوى الويب الخاص بك ونموذج التعلم الآلي، مما يوفر واجهة خلفية قوية لتطبيق الويب التفاعلي الخاص بك.

3. تصميم واجهة مستخدم بديهية

تعمق في فن تصميم صفحة HTML التي تسمح للمستخدمين بتحميل الصور وعرضها لتصنيفها، مما يخلق تجربة جذابة وسهلة الاستخدام.

4. دمج TensorFlow.js

استكشف قوة TensorFlow.js وتعرف على كيفية تحميل النموذج الذي تم تصديره في المتصفح، مما يتيح إمكانات التعلم الآلي من جانب العميل.

5. المعالجة المسبقة للصور في جافا سكريبت

فهم أهمية المعالجة المسبقة للصور لتتناسب مع متطلبات الإدخال لنموذج MobileNetV2، وتنفيذ الخطوات اللازمة في JavaScript.

6. تشغيل النموذج وعرض النتائج

شاهد السحر أثناء تشغيل نموذج التعلم الآلي في المتصفح وعرض نتائج التصنيف ديناميكيًا على صفحة الويب، مما يوفر للمستخدمين رؤى في الوقت الفعلي.

أطلق العنان لإمكانياتك مع هذا المشروع

بإكمال هذا المشروع، سوف تكتسب القدرة على:

• تحويل نماذج Keras المدربة مسبقًا إلى تنسيق متوافق مع TensorFlow.js، مما يفتح إمكانية التعلم الآلي من جانب العميل.
• قم بتطوير تطبيق ويب قائم على Flask لخدمة المحتوى المدعوم بالتعلم الآلي.
• ادمج TensorFlow.js بسلاسة في تطبيق الويب الخاص بك، مما يتيح تنفيذ مهام تعلم الآلة مباشرة في المتصفح.
• معالجة الصور مسبقًا في JavaScript لضمان التوافق مع نماذج التعلم العميق.
• الاستفادة من نموذج MobileNetV2 المُدرب مسبقًا لتصنيف الصور وعرض النتائج ديناميكيًا على صفحة الويب.

انطلق في هذه الرحلة المثيرة وقم بالتسجيل في مشروع "نشر MobileNet باستخدام TensorFlow.js وFlask" اليوم. أطلق العنان لقوة التعلم الآلي التفاعلي القائم على الويب وارفع مهاراتك في تطوير الويب إلى آفاق جديدة.

تمكين التعلم العملي مع LabEx

LabEx عبارة عن منصة مميزة لتعلم البرمجة تقدم تجربة غامرة عبر الإنترنت. تكون كل دورة تدريبية على LabEx مصحوبة ببيئة لعب مخصصة، مما يسمح للمتعلمين بوضع معارفهم الجديدة موضع التنفيذ على الفور. يعد هذا التكامل السلس بين النظرية والتطبيق سمة مميزة لنهج LabEx، مما يجعله خيارًا مثاليًا للمبتدئين والمطورين الطموحين على حدٍ سواء.

تم تصميم البرامج التعليمية خطوة بخطوة التي تقدمها LabEx بدقة لتوجيه المتعلمين خلال عملية التعلم. يتم دعم كل خطوة من خلال التحقق الآلي، مما يضمن حصول المتعلمين على تعليقات في الوقت المناسب حول تقدمهم وفهمهم. تساعد تجربة التعلم المنظمة هذه على بناء أساس متين، بينما يرتقي مساعد التعلم المدعوم بالذكاء الاصطناعي بالتجربة إلى المستوى التالي.

يوفر مساعد التعلم القائم على الذكاء الاصطناعي في LabEx دعمًا لا يقدر بثمن، حيث يقدم تصحيح أخطاء التعليمات البرمجية وتفسيرات للمفاهيم لمساعدة المتعلمين على التغلب على التحديات وتعميق فهمهم. تضمن هذه المساعدة الشخصية عدم شعور المتعلمين أبدًا بالضياع أو الإرهاق، مما يعزز بيئة تعليمية إيجابية ومنتجة.

من خلال الجمع بين سهولة التعلم عبر الإنترنت وقوة الممارسة العملية والدعم القائم على الذكاء الاصطناعي، تعمل LabEx على تمكين المتعلمين من إطلاق العنان لإمكاناتهم الكاملة وتسريع رحلتهم نحو إتقان مهارات البرمجة والتعلم الآلي.

هل تريد معرفة المزيد؟

• ؟ اكتشف 20 شجرة مهارات
• ؟ ممارسة المئات من مشاريع البرمجة
• ؟ انضم إلى Discord أو قم بتغريدنا على @WeAreLabEx