Раскройте возможности машинного обучения в своих веб-приложениях с помощью этого комплексного проекта от LabEx. В этом практическом курсе вы узнаете, как развернуть предварительно обученную модель MobileNetV2 с помощью TensorFlow.js в веб-приложении Flask, обеспечивая плавную классификацию изображений непосредственно в браузере.

Погрузитесь в мир интерактивного машинного обучения на основе веб-технологий

Поскольку цифровая среда продолжает развиваться, спрос на интерактивные и адаптивные веб-приложения, использующие последние достижения в области машинного обучения (ML), растет. Этот проект «Развертывание MobileNet с помощью TensorFlow.js и Flask» дает вам навыки создания таких приложений, позволяя вам донести возможности глубокого обучения до кончиков пальцев ваших пользователей.

Ключевые моменты проекта

На протяжении этого проекта вы отправитесь в увлекательное путешествие, изучая следующие ключевые аспекты:

1. Экспорт предварительно обученной модели MobileNetV2.

Узнайте, как экспортировать предварительно обученную модель MobileNetV2 из Keras в формат, совместимый с TensorFlow.js, что обеспечивает плавную интеграцию с вашим веб-приложением.

2. Разработка серверной части Flask

Познакомьтесь с процессом создания простого приложения Flask для обслуживания вашего веб-контента и модели машинного обучения, обеспечивая надежный серверный компонент для вашего интерактивного веб-приложения.

3. Проектирование интуитивно понятного пользовательского интерфейса

Погрузитесь в искусство создания HTML-страницы, которая позволяет пользователям загружать и отображать изображения для классификации, создавая привлекательный и удобный интерфейс.

4. Интеграция TensorFlow.js

Изучите возможности TensorFlow.js и узнайте, как загрузить экспортированную модель в браузер, обеспечивая возможности машинного обучения на стороне клиента.

5. Предварительная обработка изображений в JavaScript

Понимайте важность предварительной обработки изображений для соответствия входным требованиям модели MobileNetV2 и реализуйте необходимые шаги на JavaScript.

6. Запуск модели и отображение результатов

Станьте свидетелем волшебства, запустив модель машинного обучения в браузере и динамически отображая результаты классификации на веб-странице, предоставляя своим пользователям ценную информацию в режиме реального времени.

Раскройте свой потенциал с помощью этого проекта

Завершив этот проект, вы получите возможность:

• Преобразуйте предварительно обученные модели Keras в формат, совместимый с TensorFlow.js, раскрывая потенциал машинного обучения на стороне клиента.
• Разработайте веб-приложение на основе Flask для обслуживания вашего контента на основе машинного обучения.
• Просто интегрируйте TensorFlow.js в ваше веб-приложение, позволяя выполнять задачи ML непосредственно в браузере.
• Предварительная обработка изображений в JavaScript для обеспечения совместимости с моделями глубокого обучения.
• Используйте предварительно обученную модель MobileNetV2 для классификации изображений и динамического отображения результатов на веб-странице.

Отправьтесь в это захватывающее путешествие и зарегистрируйтесь в проекте «Развертывание MobileNet с помощью TensorFlow.js и Flask» уже сегодня. Раскройте возможности интерактивного машинного обучения через Интернет и поднимите свои навыки веб-разработки на новую высоту.

Расширение возможностей практического обучения с помощью LabEx

LabEx — это уникальная платформа для обучения программированию, которая предлагает захватывающий онлайн-опыт. Каждый курс LabEx сопровождается специальной игровой площадкой, позволяющей учащимся немедленно применить полученные знания на практике. Эта плавная интеграция теории и применения является отличительной чертой подхода LabEx и делает его идеальным выбором как для начинающих, так и для начинающих разработчиков.

Пошаговые руководства, предоставляемые LabEx, тщательно разработаны, чтобы помочь учащимся в процессе обучения. Каждый шаг поддерживается автоматической проверкой, гарантирующей, что учащиеся получают своевременную обратную связь о своем прогрессе и понимании. Этот структурированный процесс обучения помогает заложить прочную основу, а помощник по обучению на базе искусственного интеллекта выводит этот опыт на новый уровень.

Помощник по обучению искусственному интеллекту в LabEx оказывает неоценимую поддержку, предлагая исправление ошибок в коде и пояснения концепций, которые помогают учащимся преодолевать трудности и углублять свое понимание. Такая персонализированная помощь гарантирует, что учащиеся никогда не будут чувствовать себя потерянными или перегруженными, создавая позитивную и продуктивную среду обучения.

Сочетая удобство онлайн-обучения с возможностями практической практики и поддержкой на основе искусственного интеллекта, LabEx дает учащимся возможность полностью раскрыть свой потенциал и ускорить свой путь к овладению навыками программирования и машинного обучения.

Хотите узнать больше?

• ? Исследуйте 20 деревьев навыков
• ? Практикуйте сотни проектов по программированию
• ? Присоединяйтесь к нашему Discord или напишите нам @WeAreLabEx