Summarize this content to 400 words in Persian Lang با این پروژه جامع از LabEx، قدرت یادگیری ماشینی را در برنامه های کاربردی وب خود باز کنید. در این دوره آموزشی، شما یاد خواهید گرفت که چگونه یک مدل از پیش آموزش دیده MobileNetV2 را با استفاده از TensorFlow.js در یک برنامه وب Flask به کار ببرید و طبقه بندی یکپارچه تصاویر را مستقیماً در مرورگر فعال کنید.
به دنیای یادگیری ماشینی مبتنی بر وب تعاملی شیرجه بزنید
همانطور که چشم انداز دیجیتال به تکامل خود ادامه می دهد، تقاضا برای برنامه های کاربردی وب تعاملی و پاسخگو که از آخرین پیشرفت ها در یادگیری ماشین (ML) استفاده می کنند در حال افزایش است. این پروژه، استقرار MobileNet با TensorFlow.js و Flask، شما را به مهارت‌هایی برای ساخت چنین برنامه‌هایی مجهز می‌کند و به شما قدرت می‌دهد تا قدرت یادگیری عمیق را به نوک انگشتان کاربران خود بیاورید.
نکات کلیدی پروژه
در طول این پروژه، شما یک سفر هیجان انگیز را آغاز خواهید کرد و جنبه های کلیدی زیر را بررسی خواهید کرد:
1. صادرات یک مدل از پیش آموزش دیده MobileNetV2
بیاموزید که چگونه یک مدل از پیش آموزش دیده MobileNetV2 را از Keras به یک قالب سازگار با TensorFlow.js صادر کنید و یکپارچه سازی یکپارچه با برنامه وب خود را امکان پذیر می کند.
2. توسعه یک فلاسک Backend
فرآیند ایجاد یک برنامه کاربردی Flask ساده را برای ارائه محتوای وب و مدل یادگیری ماشینی خود کشف کنید، و یک پشتیبان قوی برای برنامه وب تعاملی شما فراهم کند.
3. طراحی یک رابط کاربری بصری
در هنر طراحی یک صفحه HTML غوطه ور شوید که به کاربران اجازه می دهد تصاویر را برای طبقه بندی آپلود و نمایش دهند و تجربه ای جذاب و کاربرپسند ایجاد کنند.
4. یکپارچه سازی TensorFlow.js
قدرت TensorFlow.js را کاوش کنید و یاد بگیرید که چگونه مدل صادر شده را در مرورگر بارگیری کنید و قابلیت‌های یادگیری ماشین سمت سرویس گیرنده را فعال کنید.
5. پیش پردازش تصویر در جاوا اسکریپت
اهمیت پیش پردازش تصاویر را برای مطابقت با الزامات ورودی مدل MobileNetV2 درک کنید و مراحل لازم را در جاوا اسکریپت اجرا کنید.
6. اجرای مدل و نمایش نتایج
هنگامی که مدل یادگیری ماشینی را در مرورگر اجرا می کنید و نتایج طبقه بندی را به صورت پویا در صفحه وب نمایش می دهید و بینش های لحظه ای را به کاربران خود ارائه می دهید، شاهد جادو باشید.
پتانسیل خود را با این پروژه باز کنید
با انجام این پروژه توانایی های زیر را به دست خواهید آورد:
مدل‌های از پیش آموزش‌دیده‌شده Keras را به قالبی سازگار با TensorFlow.js تبدیل کنید و پتانسیل یادگیری ماشین سمت مشتری را باز کنید.
یک برنامه وب مبتنی بر Flask را برای ارائه محتوای مبتنی بر یادگیری ماشین خود توسعه دهید.
TensorFlow.js را به طور یکپارچه در برنامه وب خود ادغام کنید و امکان اجرای وظایف ML را مستقیماً در مرورگر فراهم کنید.
برای اطمینان از سازگاری با مدل های یادگیری عمیق، تصاویر را در جاوا اسکریپت از قبل پردازش کنید.
از یک مدل از پیش آموزش دیده MobileNetV2 برای طبقه بندی تصاویر و نمایش نتایج به صورت پویا در صفحه وب استفاده کنید.
این سفر هیجان انگیز را آغاز کنید و امروز در پروژه “استقرار MobileNet با TensorFlow.js و Flask” ثبت نام کنید. قدرت یادگیری ماشینی مبتنی بر وب تعاملی را باز کنید و مهارت های توسعه وب خود را به ارتفاعات جدیدی ارتقا دهید.
توانمندسازی یادگیری عملی با LabEx
LabEx یک پلت فرم یادگیری برنامه نویسی متمایز است که یک تجربه آنلاین همهجانبه را ارائه می دهد. هر دوره در LabEx با یک محیط اختصاصی Playground همراه است که به زبان آموزان اجازه می دهد تا دانش تازه یافته خود را بلافاصله عملی کنند. این ادغام یکپارچه از تئوری و کاربرد مشخصه بارز رویکرد LabEx است که آن را به یک انتخاب ایده آل برای مبتدیان و توسعه دهندگان مشتاق تبدیل می کند.
آموزش های گام به گام ارائه شده توسط LabEx با دقت طراحی شده اند تا فراگیران را در فرآیند یادگیری راهنمایی کنند. هر مرحله با تأیید خودکار پشتیبانی می‌شود و اطمینان حاصل می‌کند که فراگیران بازخورد به موقع در مورد پیشرفت و درک خود دریافت می‌کنند. این تجربه یادگیری ساختاریافته به ایجاد یک پایه محکم کمک می کند، در حالی که دستیار یادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی تجربه را به سطح بعدی می برد.
دستیار یادگیری هوش مصنوعی در LabEx پشتیبانی ارزشمندی را ارائه می دهد، تصحیح خطای کد و توضیحات مفهومی را ارائه می دهد تا به زبان آموزان کمک کند تا بر چالش ها غلبه کنند و درک خود را عمیق تر کنند. این کمک شخصی تضمین می کند که یادگیرندگان هرگز احساس گمراهی یا غرق شدن نکنند، و باعث ایجاد یک محیط یادگیری مثبت و سازنده می شود.
با ترکیب راحتی یادگیری آنلاین با قدرت تمرین عملی و پشتیبانی مبتنی بر هوش مصنوعی، LabEx به یادگیرندگان این امکان را می‌دهد تا پتانسیل کامل خود را باز کنند و سفر خود را به سمت تسلط بر مهارت‌های برنامه‌نویسی و یادگیری ماشین تسریع کنند.
می خواهید بیشتر بدانید؟
🌳 20+ درخت مهارت را کاوش کنید
🚀 صدها پروژه برنامه نویسی را تمرین کنید
💬 به Discord ما بپیوندید یا برای ما توییت کنید @WeAreLabEx
با این پروژه جامع از LabEx، قدرت یادگیری ماشینی را در برنامه های کاربردی وب خود باز کنید. در این دوره آموزشی، شما یاد خواهید گرفت که چگونه یک مدل از پیش آموزش دیده MobileNetV2 را با استفاده از TensorFlow.js در یک برنامه وب Flask به کار ببرید و طبقه بندی یکپارچه تصاویر را مستقیماً در مرورگر فعال کنید.
به دنیای یادگیری ماشینی مبتنی بر وب تعاملی شیرجه بزنید
همانطور که چشم انداز دیجیتال به تکامل خود ادامه می دهد، تقاضا برای برنامه های کاربردی وب تعاملی و پاسخگو که از آخرین پیشرفت ها در یادگیری ماشین (ML) استفاده می کنند در حال افزایش است. این پروژه، استقرار MobileNet با TensorFlow.js و Flask، شما را به مهارت‌هایی برای ساخت چنین برنامه‌هایی مجهز می‌کند و به شما قدرت می‌دهد تا قدرت یادگیری عمیق را به نوک انگشتان کاربران خود بیاورید.
نکات کلیدی پروژه
در طول این پروژه، شما یک سفر هیجان انگیز را آغاز خواهید کرد و جنبه های کلیدی زیر را بررسی خواهید کرد:
1. صادرات یک مدل از پیش آموزش دیده MobileNetV2
بیاموزید که چگونه یک مدل از پیش آموزش دیده MobileNetV2 را از Keras به یک قالب سازگار با TensorFlow.js صادر کنید و یکپارچه سازی یکپارچه با برنامه وب خود را امکان پذیر می کند.
2. توسعه یک فلاسک Backend
فرآیند ایجاد یک برنامه کاربردی Flask ساده را برای ارائه محتوای وب و مدل یادگیری ماشینی خود کشف کنید، و یک پشتیبان قوی برای برنامه وب تعاملی شما فراهم کند.
3. طراحی یک رابط کاربری بصری
در هنر طراحی یک صفحه HTML غوطه ور شوید که به کاربران اجازه می دهد تصاویر را برای طبقه بندی آپلود و نمایش دهند و تجربه ای جذاب و کاربرپسند ایجاد کنند.
4. یکپارچه سازی TensorFlow.js
قدرت TensorFlow.js را کاوش کنید و یاد بگیرید که چگونه مدل صادر شده را در مرورگر بارگیری کنید و قابلیت‌های یادگیری ماشین سمت سرویس گیرنده را فعال کنید.
5. پیش پردازش تصویر در جاوا اسکریپت
اهمیت پیش پردازش تصاویر را برای مطابقت با الزامات ورودی مدل MobileNetV2 درک کنید و مراحل لازم را در جاوا اسکریپت اجرا کنید.
6. اجرای مدل و نمایش نتایج
هنگامی که مدل یادگیری ماشینی را در مرورگر اجرا می کنید و نتایج طبقه بندی را به صورت پویا در صفحه وب نمایش می دهید و بینش های لحظه ای را به کاربران خود ارائه می دهید، شاهد جادو باشید.
پتانسیل خود را با این پروژه باز کنید
با انجام این پروژه توانایی های زیر را به دست خواهید آورد:
- مدل‌های از پیش آموزش‌دیده‌شده Keras را به قالبی سازگار با TensorFlow.js تبدیل کنید و پتانسیل یادگیری ماشین سمت مشتری را باز کنید.
- یک برنامه وب مبتنی بر Flask را برای ارائه محتوای مبتنی بر یادگیری ماشین خود توسعه دهید.
- TensorFlow.js را به طور یکپارچه در برنامه وب خود ادغام کنید و امکان اجرای وظایف ML را مستقیماً در مرورگر فراهم کنید.
- برای اطمینان از سازگاری با مدل های یادگیری عمیق، تصاویر را در جاوا اسکریپت از قبل پردازش کنید.
- از یک مدل از پیش آموزش دیده MobileNetV2 برای طبقه بندی تصاویر و نمایش نتایج به صورت پویا در صفحه وب استفاده کنید.
این سفر هیجان انگیز را آغاز کنید و امروز در پروژه “استقرار MobileNet با TensorFlow.js و Flask” ثبت نام کنید. قدرت یادگیری ماشینی مبتنی بر وب تعاملی را باز کنید و مهارت های توسعه وب خود را به ارتفاعات جدیدی ارتقا دهید.
توانمندسازی یادگیری عملی با LabEx
LabEx یک پلت فرم یادگیری برنامه نویسی متمایز است که یک تجربه آنلاین همهجانبه را ارائه می دهد. هر دوره در LabEx با یک محیط اختصاصی Playground همراه است که به زبان آموزان اجازه می دهد تا دانش تازه یافته خود را بلافاصله عملی کنند. این ادغام یکپارچه از تئوری و کاربرد مشخصه بارز رویکرد LabEx است که آن را به یک انتخاب ایده آل برای مبتدیان و توسعه دهندگان مشتاق تبدیل می کند.
آموزش های گام به گام ارائه شده توسط LabEx با دقت طراحی شده اند تا فراگیران را در فرآیند یادگیری راهنمایی کنند. هر مرحله با تأیید خودکار پشتیبانی می‌شود و اطمینان حاصل می‌کند که فراگیران بازخورد به موقع در مورد پیشرفت و درک خود دریافت می‌کنند. این تجربه یادگیری ساختاریافته به ایجاد یک پایه محکم کمک می کند، در حالی که دستیار یادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی تجربه را به سطح بعدی می برد.
دستیار یادگیری هوش مصنوعی در LabEx پشتیبانی ارزشمندی را ارائه می دهد، تصحیح خطای کد و توضیحات مفهومی را ارائه می دهد تا به زبان آموزان کمک کند تا بر چالش ها غلبه کنند و درک خود را عمیق تر کنند. این کمک شخصی تضمین می کند که یادگیرندگان هرگز احساس گمراهی یا غرق شدن نکنند، و باعث ایجاد یک محیط یادگیری مثبت و سازنده می شود.
با ترکیب راحتی یادگیری آنلاین با قدرت تمرین عملی و پشتیبانی مبتنی بر هوش مصنوعی، LabEx به یادگیرندگان این امکان را می‌دهد تا پتانسیل کامل خود را باز کنند و سفر خود را به سمت تسلط بر مهارت‌های برنامه‌نویسی و یادگیری ماشین تسریع کنند.
می خواهید بیشتر بدانید؟
- 🌳 20+ درخت مهارت را کاوش کنید
- 🚀 صدها پروژه برنامه نویسی را تمرین کنید
- 💬 به Discord ما بپیوندید یا برای ما توییت کنید @WeAreLabEx
