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.
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TensorFlow: Data and Deployment の専門講座deeplearning.aiこのコースについて
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中級レベル
Basic understanding of JavaScript
約18時間で修了
英語
字幕：英語
学習内容
Train and run inference in a browser
Handle data in a browser
Build an object classification and recognition model using a webcam
習得するスキル
Convolutional Neural NetworkMachine LearningTensorflowObject DetectionTensorFlow.js
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deeplearning.ai
Founded by Andrew Ng, deeplearning.ai is on a mission to make world-class AI education accessible to people around the globe so that we can all benefit from an AI-powered future.
シラバス - 本コースの学習内容
5時間で修了
Introduction to TensorFlow.js
Welcome to Browser-based Models with TensorFlow.js, the first course of the TensorFlow for Data and Deployment Specialization. In this first course, we’re going to look at how to train machine learning models in the browser and how to use them to perform inference using JavaScript. This will allow you to use machine learning directly in the browser as well as on backend servers like Node.js. In the first week of the course, we are going to build some basic models using JavaScript and we'll execute them in simple web pages.
5時間で修了
11件のビデオ （合計30分）, 7 readings, 3 quizzes
11件のビデオ
Course Introduction, A Conversation with Andrew Ng1 分
A Few Words From Laurence2 分
Building the Model3 分
Training the Model3 分
First Example In Code4 分
The Iris Dataset1 分
Reading the Data4 分
One-hot Encoding1 分
Designing the NN2 分
Iris Classifier In Code6 分
7件の学習用教材
Getting Your System Ready10 分
Downloading the Coding Examples and Exercises10 分
Your First Model10 分
Iris Dataset Documentation10 分
Using the Web Server10 分
Iris Classifier10 分
Week 1 Wrap up10 分
2の練習問題
Quiz 1
One-Hot Encoding
4時間で修了
Image Classification In the Browser
This week we'll look at Computer Vision problems, including some of the unique considerations when using JavaScript, such as handling thousands of images for training. By the end of this module you will know how to build a site that lets you draw in the browser and recognizes your handwritten digits!
4時間で修了
8件のビデオ （合計27分）, 5 readings, 2 quizzes
8件のビデオ
Creating a Convolutional Net with JavaScript4 分
Visualizing the Training Process2 分
What Is a Sprite Sheet?1 分
Using the Sprite Sheet2 分
Using tf.tidy() to Save Memory1 分
A Few Words From Laurence24
MNIST Classifier In Code13 分
5件の学習用教材
tjs-vis Documentation10 分
MNIST Sprite Sheet10 分
MNIST Classifier10 分
Week 2 Wrap up10 分
Exercise Description10 分
1の練習問題
Week 2 Quiz
5時間で修了
Converting Models to JSON Format
This week we'll see how to take models that have been created with TensorFlow in Python and convert them to JSON format so that they can run in the browser using Javascript. We will start by looking at two models that have already been pre-converted. One of them is going to be a toxicity classifier, which uses NLP to determine if a phrase is toxic in a number of categories; the other one is Mobilenet which can be used to detect content in images. By the end of this module, you will train a model in Python yourself and convert it to JSON format using the tensorflow.js converter.
5時間で修了
12件のビデオ （合計28分）, 7 readings, 2 quizzes
12件のビデオ
A Few Words From Laurence1 分
Pre-trained TensorFlow.js Models49
Toxicity Classifier3 分
Toxicity Classifier In Code3 分
MobileNet49
Using MobileNet1 分
Training Results1 分
MobileNet Example In Code3 分
Converting Models to JavaScript4 分
Converting Models to JavaScript In Code2 分
Linear Example In Code1 分
7件の学習用教材
Important Links10 分
Toxicity Classifier10 分
Classes Supported by MobileNet10 分
Image Classification Using MobileNet10 分
Linear Model10 分
Week 3 Wrap up10 分
Optional - Install Wget (Only If Needed)10 分
1の練習問題
Week 3 Quiz
4時間で修了
Transfer Learning with Pre-Trained Models
One final work type that you'll need when creating Machine Learned applications in the browser is to understand how transfer learning works. This week you'll build a complete web site that uses TensorFlow.js, capturing data from the web cam, and re-training mobilenet to recognize Rock, Paper and Scissors gestures.
4時間で修了
11件のビデオ （合計26分）, 3 readings, 2 quizzes
11件のビデオ
A Few Words From Laurence53
Building a Simple Web Page2 分
Retraining the MobileNet Model1 分
The Training Function2 分
Capturing the Data3 分
The Dataset Class2 分
Training the Network with the Captured Data1 分
Performing Inference4 分
Rock Paper Scissors In Code4 分
A Conversation with Andrew Ng1 分
3件の学習用教材
Rock Paper Scissors10 分
Exercise Description10 分
Wrap up10 分
1の練習問題
Week 4 Quiz
レビュー
BROWSER-BASED MODELS WITH TENSORFLOW.JS からの人気レビュー
AZにより2020年3月28日
No doubt, the team of Deeplearning.AI is building best learning resources. We would love to get more and more resources for easy way learning from DeepLearning.AI Team. Thanks to all.
ZBにより2019年12月19日
Awesome - elegant in its complex simplicity. Clear explanations, logical curriculum structure, nice and knowledgeable code examples. A must-complete course indeed!
SSにより2020年1月1日
Thanks to Laurence and Andrew for designing such a great course. I learnt a lot from this course and looking forward to learn more from both of you.
SZにより2020年2月23日
Awesome course! This is one of the most practical courses I have taken, and I am looking forward to the next courses in the series. Thanks! - Steve
TensorFlow: Data and Deployment専門講座について
Continue developing your skills in TensorFlow as you learn to navigate through a wide range of deployment scenarios and discover new ways to use data more effectively when training your machine learning models.
In this four-course Specialization, you’ll learn how to get your machine learning models into the hands of real people on all kinds of devices. Start by understanding how to train and run machine learning models in browsers and in mobile applications. Learn how to leverage built-in datasets with just a few lines of code, learn about data pipelines with TensorFlow data services, use APIs to control data splitting, process all types of unstructured data and retrain deployed models with user data while maintaining data privacy. Apply your knowledge in various deployment scenarios and get introduced to TensorFlow Serving, TensorFlow, Hub, TensorBoard, and more.
Industries all around the world are adopting Artificial Intelligence. This Specialization from Laurence Moroney and Andrew Ng will help you develop and deploy machine learning models across any device or platform faster and more accurately than ever.
This Specialization builds upon skills learned in the TensorFlow in Practice Specialization. We recommend learners complete that Specialization prior to enrolling in TensorFlow: Data and Deployment.
よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
- The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
- The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
この専門講座をサブスクライブすると何を行うことができるようになりますか？
コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。
返金ポリシーについて教えてください。
サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します。
学資援助はありますか？
はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera（コーセラ）は学資援助を提供しています。左側の［登録］ボタンの下にある［学資援助］のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細。
コースを修了することで大学の単位は付与されますか？
このコースでは大学の単位は付与されませんが、一部の大学ではコース修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。Coursera（コーセラ）のオンライン学位および Mastertrack™証明書は、大学の単位を取得する機会を提供します。
さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。
