Training TensorFlow.js

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Beschreibung

Über TensorFlow.js

Machine Learning im Browser, mit TensorFlow.js ist es möglich. TensorFlow.js ist eine JavaScript-Bibliothek, die die Leistungsstärke von TensorFlow in einer webbasierten Umgebung ermöglicht. Für diese Bibliothek stehen viele Modelle zur Verfügung, deren Anwendungen im Bereich der Bilderkennung auf Webcam und Kameras von mobilen Geräten basieren.

Darüber hinaus ist es mit verfügbaren Tools einfach, externe Modelle, zum Beispiel TensorFlow und Keras, zu importieren, die mit client-side data weiterentwickelt werden können. Aufgrund des flexiblen Layouts und der vielen verfügbaren Standardbibliotheken ist TensorFlow.js sehr zugänglich und erfordert relativ wenig Aufwand, um ko…

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Über TensorFlow.js

Machine Learning im Browser, mit TensorFlow.js ist es möglich. TensorFlow.js ist eine JavaScript-Bibliothek, die die Leistungsstärke von TensorFlow in einer webbasierten Umgebung ermöglicht. Für diese Bibliothek stehen viele Modelle zur Verfügung, deren Anwendungen im Bereich der Bilderkennung auf Webcam und Kameras von mobilen Geräten basieren.

Darüber hinaus ist es mit verfügbaren Tools einfach, externe Modelle, zum Beispiel TensorFlow und Keras, zu importieren, die mit client-side data weiterentwickelt werden können. Aufgrund des flexiblen Layouts und der vielen verfügbaren Standardbibliotheken ist TensorFlow.js sehr zugänglich und erfordert relativ wenig Aufwand, um komplexe Machine Learning Modelle in einem Browser oder einer NodeJS-App auszuführen.

Ablauf des Trainings

Im Laufe des Trainings TensorFlow.js lernen Sie die Grundlagen des maschinellen Lernens kennen und treffen auf Daten basierende Vorhersagen. Dann beginnen wir mit der TensorFlow.js-Bibliothek. Sie lernen die Struktur des Systems und die Verwendung von TensorFlow.js im Browser und in einer NodeJS-App kennen. Zum Schluss implementieren Sie Modelle und trainieren diese anhand von ansprechenden praktischen Fallbeispielen wie der Bilderkennung.


  • Grundlagen Machine Learning
    • Neuronale Netzwerke und RNN
  • Einführung TensorFlow.js
    • TensorFlow.js-Grundlagen
    • Tensors
    • Variablen
    • Operations
    • Modelle und Layers
  • Projekt einrichten
    • TensorFlow.js-Kern in einer Webseite
    • Installation mit NPM
    • Interface Set-up
    • High-Level APIs
  • Arbeiten mit Modellen
    • Importieren und Definieren von Modellen
    • Verwenden von TensorFlow-Modellen
    • Modelle trainieren
    • Train Loop
    • Sessions
    • Modelle evaluieren
  • Bildmaterial trainieren
    • WebGL Operationen
  • Performance
    • Memory Management
    • Timing
    • Profiling
  • Visualisierung
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