课程主页: https://www.coursera.org/learn/browser-based-models-tensorflow
在这个快速发展的技术时代，机器学习已经成为当今软件开发领域中不可或缺的一部分。然而，很多学习者和开发者在进行模型部署时常常面临挑战。今天，我将与大家分享我在Coursera上选修的课程——《浏览器中的模型与TensorFlow.js》。这门课不仅为我们启示了如何有效地在浏览器环境中训练及运行机器学习模型，还引入了一系列实用的工具和技巧。
一、课程概述
《浏览器中的模型与TensorFlow.js》是TensorFlow数据与部署专门化中的第一门课程。课程的结构分为几个模块，不仅帮助你掌握在浏览器中训练机器学习模型的基本概念，还会引导你使用JavaScript解决各种未知问题，提升处理和分类数据的能力。
二、课程内容探讨
这一课程共有几个核心模块：
- TensorFlow.js简介 - 课程的开场介绍了TensorFlow.js，以及如何在浏览器和Node.js上运行模型与进行推断。第一个星期我们会手动建立基本模型并在简单网页上运行。
- 浏览器中的图像分类 - 将焦点放在计算机视觉问题，参与者将学习在JavaScript中处理成千上万张用于训练的图像。你将.create的一个网站，让用户识别手写的数字。
- 模型转换为JSON格式 - 深入了解如何将用Python开发的TensorFlow模型转换为可以通过JavaScript在浏览器中运行的JSON格式。这一过程将涉及预转换的特定模型，如毒性分类器与可在图像中检测内容的Mobilenet。
- 使用预训练模型的迁移学习 - 最终模块将通过实战来学习如何构建一个完整的网站，使用TensorFlow.js来捕获数据，并重新训练mobilenet以识别“石头、剪刀、布”的手势。
整个过程中，课程的指导很好，使得复杂的概念分步骤学习，掌握逐步展开的，适合站在零基础起点上的学习者。
三、强烈推荐
如果你是一位对机器学习有热情的开发者、数据科学工作者或计算机专业的学生，我会强烈推荐你选修这门课程。通过浏览器来训练和运行机器学习模型，让你实现了自主研发项目的能力，甚至在一些日常应用场景下也能大显身手。
无论你对于机器学习何种程度感兴趣，这门疗愈课程都向揣测的用户提供宝贵的资源和快速上手的指南。
期待看到你们的作品，也希望你们能够从这门课程中受益！勇于尝试，未来属于不断创新的you。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/browser-based-models-tensorflow