JavaScript玩转机器学习-Tensorflow.js项目实战百度网盘下载

JavaScript玩转机器学习-Tensorflow.js项目实战百度网盘下载点击快速获取相关资源

JavaScript玩转机器学习-Tensorflow.js项目实战课程介绍(A000508)：

专为前端工U { 7 J T H L !程师准备的AI课程来了！课程以Tensorflow.js作为主要框架，通过十几个经典案例、覆盖神经网络和0 u N机器学习的理论知识、带你亲手完成图片分类与语音识别等落地项目，帮你理清整个学习体系。

课程目录：

• 第1章 课程导学1 节 | 23分钟
• 这一章只有一节，也只有一个目的，就是告诉你为何要学本课程，本课程能教你什么，学之前需要哪些前置知识。
• • 视频：1-1 《想要入门4 L 8 DAI的同学都2 ` a E 4 _应该看一看》课程导学 (22:30)} u z ` y 5 7 * n
• 第2章 机器学习与神经网络简介6 节 | 42分钟
• 本章会使用中世纪男子脚长、SIRI 语音识别、相亲等大量生动形象的例子，讲解机器学习和神经网络的理论知识。a – _ e + g .
• • 视频：2-1 机器学习简介 (16:3S 4 8 U y M6)
  • 作业：2-2 聊聊机器学习
  • 视频：2-3 神经网络简c m [ \ Z w } 6介 (12:| [ f 0 L L06)
  • 作业：2-4 聊聊神经网络
  • 视频：2-5 神p ` R T G p { Y ]p C p H ~ C 4 . v经网络的训练 (12:35)
  • 作业：2-6 聊聊炼G h h 8 :丹
• 第3章 Tensorflow.js 简介4 节 | 51分8 j V ) ^ E { 7 w钟
• TensorfloD c ` c Rw.js 是本课程的核心框架，本章帮你在实战前熟悉一下手里的“兵器”，将会涉及 Tensorflow.js 的简介、安装方法，以P ! ? /及什么是 Tensor？为何要使用 Tensor 等知识点
• • 视频：3-1 Te0 g I : mnsorflow, I G X B m T.js 简介 (11:42)
  • 视频：3-2 安装 Ten\ N V m x o f #soflo4 V b } u U .w.js (M * H * 7 0 Y h15:48)4 _ +
  • 视频：x a T &3-Y p p O H t3 为何要用 T9 1 – B G Q Iensor (22:56)
  • 作业：3-4 聊聊 Tensor
• 第9 \ 2 u 64章 线性回归8 节 | 7* s Y }9分钟
• 本章将会带你开发并训练你人生中第一个神经网络模型，虽然它只有一个神经元，但却是你机器学习之路的起点！
• • 视频：4-1 线性回归任务简介 (06:4B / Fo G c & U s j w h P ? @1)
  • 视T m l频：4-2 准备、可视化训练数据 (10:14)
  • 视频：4-3 定义模型结构：单层单个神经T u } 0 e 6 d y x元组成的神经网络 (11:49)
  • 视g d L L y J r z频：4-4 损失函数：均方误差 (11:17)
  • 作业：4-5 聊聊均方误差
  • 视频：4-6 优化器：随机梯度下降 (17:25)
  • 视频：4-7 训练模K [ w型并可视E Y [ 9 ? {化训练过程 (14:35)
  • 视频：4-8 进行预测 (06u = U ~ i + |t E , z:29)
• 第5章 归一化3 节 | 24分钟
• 九九归一……，等等，+ x ^ H s F ! f我E + 5们不是在打算盘，而是a * =在炼丹（训练模^ 9 q ? 9 D E ) 8型）！本章将会以身高体重预测作为例子，讲解归一化这个炼丹最佳实践。
• • 视频：5-1 归一化任务简介 (05_ ; w \ X e 4:43)
  • 视频：5-2 归一化训练数据 (11:51)
  • 视频：5-3 训练、预测、反归一化 (056 ] F:27)
• 第6章 逻辑回归7 节 | 75分钟
• 这次l h o k B U P U U任务就是开发一个神经网络把平面上的两类点，一刀两] ) t I断！
• • 视频：6-1 逻辑` * 9 ? & _ t回归任务简介 (07:17)
  • 视频：6-2 加载S w K l g @ s二分类数据 (07:13)
  • 视频：6-3 定义模型结` 2 3构：带有激活函数的单个神经元 (13:47)
  • 视频：6i – / t 4 L L ^-4 损失函数：对数损! N p失（log loss） (09:45)
  • 视频7 n E F b [ g z M：6-5 训练模_ p = \ 5 I U 4 I型并可视化训练过程 (06:16)
  • 视频：6-6 进行预测 (07:q Q R k S29)
  • 视频：6-7 （选& : t n C修）二分类数据集生成函数源码剖析 (22:59)
• 第7章 多层神经网络4 节 | 35分钟
• 生活中没有那么多一刀两断的简单问题，面对复杂问题，我们可以m I E s U B ?开发一个多层神G y C !经网络模型配合激活函数，拐着弯挥舞手里的“刀”来切！0 $ [
• • 视频：7-1/ – ~ P 6 / 多层神经网络任务简介 (15:J H R _ ; ~ 4 o06)
  • 视频：7-2 加载 XOR 数据集 (04:30)
  • 视频：7-3 定义模型结构：多层神经网络 (07:47)
  • 视频D j I / T ( I .：7-4 训练模型并预测 (07:20)
• 第8章 多分类7 节 | 77r F 1 m分钟
• 本章将会以鸢尾花分类为例，学习使用 softmax 和 交叉熵 两个算? P I }法来让神经网络进行多分类
• • 视频：8-1 任务简介、主要步骤、前置条件 (08:14* E H)
  • 视频：8-2 加载iris数据集（训练集与验k y D G ? * _证Z r J { v J集） (09:42)
  • 视频：8-3 定义模型结构：带有softmax的多层神经网络 (07:19)
  • 视频：8-4 训练模型：交叉熵损失函数与准确度度量 (10:57)] z 8 ` P
  • 视频：8-D ^ U* O I @ Z ; t5 多分类预测方法 (08:06)
  • 视频：8-6 （选修）IRIS数据集生成函数源码剖析 (15:26)
  • 视t k P频：8-7 （选修）IRIS 数据集生成函数源码剖析 (16:312 q N K)
• 第9章 欠拟合与过拟合5 节 | 57分钟
• 又到了学习炼丹最佳实践的时间了！学完本次任务，你随便= n v C f f R y _瞄H % ; g 5 ^一眼训练图像，就能判断是欠拟合还是过拟合了。
• • 视频：9-1 欠拟合与过拟合任务简介 (11:28)
  • 视频：9-2 加载带有噪音的二分类数据\ e ,集 (14:42)
  • 视频：9-3 使用简单神经网络演示欠拟合 (10:48)
  • 视频：9-4 使用复杂神经网络演示过拟合x 0 8 F (06:23)
  • 视频：9-5 过拟合应对法：早停$ B 2法、权重衰减、丢弃法 (12:53)
• 第10章 使用卷积神j s 2 ? + @经网络（CNN）识别手写数字A b 5 G ^ – N ; y5 节 | 103G Y A # )分钟
• 本章会先使用大量动画讲解卷积神经网络的理论，然后使用 JS 来构建并训练它！开始构建人生第一个^ ! w \ {深度学习模型吧！
• • 视频：10-1 使用卷积* a u k V b W神经网络识别手写数字任务简介 (06:05)
  • 视频：10-2 加载 MNISb w h d w ) WT 数据集 (31:53)
  • 视频：10-3 定} u O t c b义模型N X o x O f结构：卷积神经网络 (31:37)
  • 视频：10-4 训练模型 (11:52)f c b J ? – / @ H
  • 视频# V w (1 B H } H l 2 e q * ` A A：10-5 进行预测 (21:11)
• 第11章 使用预训练模型进行图片分类3 节 | 36分钟
• 把别人训练好的卷积神经网络模型直接拿来用！拿来主, ] ]义者也需要学习哦！
• • 视频：11-1 使用预训练模型进行图片分类任务简C K ) 2介 (05:23F { L t V ; u Z w)
  • 视频：11-2 加载 MobileNet 模型 (09:05)
  • 视频：11-3 进行预测 (20:34)
• 第12章 基于迁移学习的图像分类器：商标识别6 节 | 67分钟
• 本章将会以商标识别为例，Y M 8 ` 9 2 l F $讲解如何使用迁移学习来更高效地– W + J \ z进行图片分类Z ) $ b了，学完本章，你可以照猫画虎开发你画我猜、花草分类、垃圾分类2 MZ U T i d w、绘文字猎手等各种游戏和应用了！
• • 视频：12-/ ^ 1 K X & h1 基于迁S E ?移学习的图像分类器：商标识V 9$ m f e $I B R @ r B r ` y Z 9 p F别任务简介 (06:18)
  • 视) m 1 s h频：12-2 加载商标训练数据并可视化 (16:41)
  • 视频：12-3 定义模型结构：截断模型+双层神经网络 (12:21)
  • 视频：12-4 迁移学习下? h F E F I的模型训练 (13:09)
  • 视频：12-5 迁移学习下的模型预测 (07:12)v B i
  • 视频：12-6 模型的保存和加载 (10:57)
• 第13章 使用预训练模型进行语音识别P # h3 节 | 33分钟
• 在浏览器里进行语音识别。
• • 视频：13-1 使用预训练模型进行语音识别任务简介 (04:41)
  • 视频：X / ] } . SQ ? 9 z @13-2 加载预训练语音识别模型 (14:23)
  • 视频：P o P w & 5 N M t13-3 进行语音识别 (13:46)
• 第14章 基于迁移学习的语音识别器：声控轮播图5 节 | 96分钟
• 本章将会带你开发一个可以b B , ( Q 4 | d远程声控的轮播图，学完本章，你可以开发自己的简易版 SIRI 语音助手了！
• • 视频：14-1 基于迁移学习的语音识别器：声控轮播图 (5 ] q J ( P e ;05:57% 7 4 p r &)
  • 视频：14-2 在浏览器中收集中文R x ) 1 |语音训练数据 (23:15)
  • 视频：14-3 语音o & F Y Z识别迁移学习的训练和预测 (/ * 1 218:04)
  • 视S q M L m r z频：14-4 语音a q u i q训练数据的保存和加载 (25:32)
  • 视频：14-, % 4 @ \ y r5 声控轮G y y p m播图 (22:s F { Q52)
• 第15章 Python 与 JavaScript 模型互转4 节 | 73分钟
• 本章学的都是工作中最实用常用的技术：把 Python 模P g X ~ i H型转为 JS 模型，就可以部署到% F x浏览器里了。对 JS 模型进行分片、压缩、加速等各种优化转换也是必不可少的工作哦！
• • 视频：15-1 Python 与 J{ p ` P ) ( qava7 c w H M vScript 模型互转任务简介 (14:56& j m i d ? p| : o ] N B)
  • 视频2 U , t p % %：15-2 安装 Tensorflow.js Converter (2M n @ K3:18)
  • 视频：15-3 Python 与 JavaScript 模型互转 (19:38)
  • 视频：15-4@ K B G ) / JavaScript 模型的互转：分片、量化、加速 (14K K ( Z:36[ F K s 8 – \)
• 第16章 课程R y G R ( :总结@ ! [ ; w1 节 | 13 k y Y 92分钟
• 对课程整体/ I x x P 2 @进行回顾。
• • 视频：16-1 -回顾与总结 (11:57)

文件目录：

JSrp玩转h v p机器学习-ensrfls项目实战

│ ├─料

│ │ s-l-de-ser-4.zx s 7 2V , _ o Uip

│ │

│ ├─新建文件夹

│ ├─第4章基于迁移学习的语音识别器声控轮播图

│ │ 4-4语音训练数据的保存和加载.mp: S @ S4

│ │i ; H ? w 4-基于迁移学习的语音识别器声o ~ s ?控轮播图.mp4

│ │ 4-声控轮播图.mp4

│ │u Y V a c \ ) c o 4-浏览器中收集中文语音训练数r e @据.mp4

│ │ 4-语音识别迁移学习的训练和预测.mp4

│ │

│ ├─第4章线性回归

│ │ 4-4损失函数均方误差.mp4

│ │ 4-准– . U 1 1 G x备、可视化训练数据.mp4

│ │ 4-化器随机梯度下降.mp4

│ │ 4-定义模型结I = . ! $构单层单V 9 # \ V% n 5 } S ) v S 9 } NB – m 6 1 d E [ Z个神经元组成的神经络.mp4

│ │ 4-线性回W a 9Z 0 4归任务简介.mp4

│ │ 4-训练模型并可视化训练过.mp~ ` 44

│ │k V N P e X _ D 4-进行预测.mp4

│ │

│ ├─第章ensrfls简介

│ │ -ensrfls简介.mp4U Y ] u

│ │ -为何要用ensr.mp4

│ │ -安装enst { $ 3 Mfl{ Q d s f a js.mM D & ; C A b &p4

│ │

│ ├─第章Pyhn与JSrp模型互转

│ │ –7 3 T K c4JSrp模型的互转分片、化、加速.mp4

│ │ -Pyhn与JSrc H e . W C , Up模型互转.mp4

│ │ -Pyhn与JSrp模型互转任务简介.O c p – ( 8 ) Kmp4

│ │ -安装ensrflsCnerer.mQ 3 # 1 F u G Xp41 E Y [ s M

│ │P q ? f F ;

│ ├─第章使用卷积神经络（CNN）识别手写数字

│ │ -4训练模型1 m ..mp4

│ │ -使用卷积神经络识别手写数字任` 5 , [ \ L ]务简介.mp4

│ │ –4 V i ) 7 Z o s加载MNS数据集.mp4

│ │ -定义模型结构M K o S l x卷积神经络.mp4

│ │ –c K 9 E p f I进行预测.mb G [ 5 ) 5 ap4

│ │

│ ├─第章使用预训练k P F z \ z y V o模型进行图片分类

│6 _ N U U K ` │ -使用预训练模型进行图片分类任务e 0 d z简介.mp4

│ │ -加载MbleNe模型.mp4

│ │ -进行预测.mp4

│ │

│ ├W U b R─第章使用预训练模型进行语音识别

│ │ -使用预o $ H ^ /训练模型进行语音识别任务简介.mp4

│ │ -加载预训练语音识别模型.mp4

│ │ -进行语音识别.mp4

│ │

│ ├} .. ; = l v 7 } O 5 Q─第章分类

│ │ -4训练模型交叉熵损失函数与准确; o i i G ] `度度.mp4

│ │k m O 3 -任务简介、主要步骤、前置条件.mp4

│ │/ & x 0 = / ~ ) -分Q g | # F Y类预测方法.mp4

│ │ -加载rs数据集（训练集与验证集）.mp4

│ │ -定义模型结构带有s? Y dfx的层神经络.mp4

│ │ -（选修）M d ] X u PRS数据集生成函数码剖析.mp4

│ │ 8-s q 5 W % % （选修）RS数据U s R O h $ W q集生成函数码剖析.mp4

│ │;_ e { o V S \ K b QR h w @ # d D d W B p

│ ├─第章基于迁移学习的图K c ; a l像分类器商标识别

│ │ -4迁移学习下的6 % V r 2 c c n m模型训练.mp4

│ │ -加载商标训练数据并可视化.mp4

│ │ -基于C | g迁移学习的图像分类器商标识别任务简介.mp4

│ │ -定义模型} n w $ h . $ 1结构截断模型+双层神经络.mp4

│ │ -迁移学习下的模型预测^ F ^ K * – \.mp4

│ │

│ ├─第章导学

│ │ –{ 1 5 J * – 3《想要入门A的同学都应该看一看》导学.mp4

│ │

│ ├─第章4 D 4 Y .层神经络

│ │ -4训练模型并预测.mp4

│ │ -加载XOR数据集.m+ p y Xp4

│ │ -定义模型结构层神经络.mp4

│ │ -层神经络任务简介.mps / Z ? c 24

│ │

│ ├─第章归一化

│ │ -归一化任务简介.mp4

│ │ -归一化训练数据.5 # 6mp4

│ │ -训练、预测、反归一化.mp4

│ │

│ ├─第章总结& i |

│ │ –回顾与总结.F / + & 3mp4

│ │

│ ├─第章机器学习与神经络简介

│$ W ) 6 E │ –R 7 = v ; k Y机器学习简介.mp4

│ │ -神经络的训练.mp4

│ │ -神经络简介.mp4

│ │– 6 . m d f 6

│ ├─第章欠拟合与过拟合

│ │ -4使用复杂神经络演示过拟合9 i # q R.mp4

│ │ -使用简单: 5 ! ! P i神经络演示欠拟合.mp4

│ │ -加载带有噪音的二分类数l 2 A n据集.mp4

│ │ -欠拟合与过拟合任务简介.mp4

│ │ -过拟合应对法早x ` 5 L % { i停法、权重衰减、丢弃法.mp4

│ │

│ └─第章逻辑回归

│ -4损失函数对数损失（lglss）.mp4

│ -加载二分类数据.mp4

│ -定义模型结构带有激活函数的单个神经e Z I R a元.mp4

│ -训练模型并可视化w : } – C v M m训练过.mp4

│ -进行预测.mp4

│ -逻辑回归任务简介.mp4

│ -（选修）二分类数据集生成函B S _ c G } n数码剖析.mp4

点击获取课程资源：JavaScript玩转机器学习-Tensorflow.jD B a , xs项目实战百度网盘下载

httpsX ) / 6 U x://www.51zxlm.com/zyjn/88198.html?ref=9400