Описание [udemy] [Alex Bakker] Создание приложения для распознавания объектов с помощью Python и Angular (2024):
Создавайте веб-приложения на базе искусственного интеллекта с использованием FastAPI и Angular, а также изучайте машинное обучение с Python для разработчиков.
Основы искусственного интеллекта и машинного обучения на практике
- Базовое программирование на Python и TypeScript.
- Работа с фреймворками FastAPI и Angular.
- Создание современного приложения для распознавания объектов в реальном мире.
- 7 разделов
- 45 лекций
- Общая продолжительность: 3 часа 6 минут
Создавайте веб-приложения на основе ИИ с FastAPI и Angular, открывая для себя машинное обучение с Python для разработчиков.
Этот комплексный курс «[AI] Создание веб-приложения для распознавания объектов с помощью Python и Angular» предназначен для того, чтобы предоставить разработчикам навыки создания передовых приложений на базе ИИ. Используя возможности FastAPI, TensorFlow и Angular, студенты научатся создавать полнофункциональное веб-приложение для распознавания объектов, демонстрирующее потенциал машинного обучения в современной веб-разработке.
В ходе практического курса участники глубоко погрузятся в бэкенд- и фронтенд-технологии, уделяя основное внимание Python для разработки ИИ и бэкенда, а также TypeScript для реализации фронтенда. Курс начинается с ознакомления студентов с основами машинного обучения и компьютерного зрения, предоставляя прочную основу в концепциях ИИ, необходимых для задач распознавания объектов.
Отказ от ответственности:
Этот курс является частью серии из двух приложений, где мы создаем одно и то же приложение с использованием разных технологий, включая Angular и React. Пожалуйста, выберите фронтенд-фреймворк, который вам больше всего подходит.
Затем студенты изучат фреймворк FastAPI, научившись создавать эффективные и масштабируемые REST API, которые служат основой приложения. В этом разделе будут рассмотрены такие темы, как обработка запросов, проверка данных и асинхронное программирование на Python, что гарантирует, что бэкенд сможет справиться с требованиями обработки распознавания объектов в реальном времени.
Сердце курса — компонент машинного обучения, где студенты будут активно работать с TensorFlow для создания и обучения пользовательских моделей распознавания объектов. Участники узнают, как подготавливать наборы данных, проектировать архитектуры нейронных сетей и настраивать предварительно обученные модели для оптимальной производительности. Курс также будет охватывать такие важные темы, как дополнение данных, трансферное обучение и методы оценки моделей.
На фронтенде студенты будут использовать Angular и TypeScript для создания динамичного и отзывчивого пользовательского интерфейса. Этот раздел будет посвящен созданию повторно используемых компонентов, управлению состоянием приложения с помощью сервисов и наблюдаемых объектов, а также внедрению обновлений в реальном времени для отображения результатов распознавания объектов. Участники также узнают, как использовать мощные функции Angular, такие как внедрение зависимостей, маршрутизация и реактивные формы, для создания надежного и масштабируемого фронтенд-приложения.
На протяжении всего курса акцент будет сделан на передовых методах разработки программного обеспечения, включая организацию кода и структуру проекта. Студенты изучат модульную архитектуру Angular и узнают, как эффективно организовать свое приложение в функциональные модули и общие модули. Они также получат представление о развертывании веб-приложений на базе ИИ, учитывая такие факторы, как обслуживание модели, масштабируемость и оптимизация производительности.
К концу курса участники создадут полностью функциональное веб-приложение для распознавания объектов, приобретя практический опыт в объединении технологий ИИ с современными фреймворками веб-разработки. Этот проектный подход гарантирует, что студенты не только поймут теоретические концепции, но и приобретут практические навыки, необходимые для создания сложных приложений на основе ИИ в реальных сценариях.
Независимо от того, являетесь ли вы опытным разработчиком, стремящимся расширить свои навыки, или энтузиастом ИИ, стремящимся воплотить модели машинного обучения в жизнь в Интернете, этот курс предоставляет идеальное сочетание теории и практики, которое поможет вам достичь ваших целей в захватывающей области веб-разработки на основе ИИ с использованием Angular и Python.
Дизайн обложки: FreePik
Для кого этот курс:
- Начинающие разработчики Python, Frontend и AI.
- Студенты, интересующиеся тем, как работает AI
Бонус: Автоперевод видео
Подробнее:
Скачать курс [udemy] [Alex Bakker] Создание приложения для распознавания объектов с помощью Python и Angular (2024):
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться
Последнее редактирование модератором:
