[Udemy] Alex Bakker ― [ІІ] Створення програми для розпізнавання об’єктів за допомогою Python та Angular (2024)

Розробляйте веб-програми на основі штучного інтелекту з використанням FastAPI та Angular. Вивчіть машинне навчання з Python для розробників.
Основи штучного інтелекту та машинного навчання на практиці
Базове програмування на Python та TypeScript
Робота з такими фреймворками, як FastAPI та Angular
Створіть сучасну програму для розпізнавання об’єктів у реальному світі
Матеріали курсу
7 розділів • 45 лекцій • Загальна тривалість 3 год 6 хв

Створення веб-додатків для розпізнавання об’єктів за допомогою Python та Angular
Створюйте веб-програми на основі ІІ за допомогою FastAPI та Angular. Відкрийте машинне навчання з Python для розробників.
Цей комплексний курс «[AI] Створення веб-додатку для розпізнавання об’єктів за допомогою Python та Angular» покликаний надати розробникам навички створення передових програм на базі ІІ. Об’єднавши можливості FastAPI, TensorFlow та Angular, студенти навчаться створювати повнофункціональний веб-додаток для розпізнавання об’єктів, що демонструє потенціал машинного навчання у сучасній веб-розробці.
У ході цього практичного курсу учасники глибоко поринуть у бекенд- та фронтенд-технології, приділяючи основну увагу Python для розробки ІІ та бекенду, а також TypeScript для реалізації фронтенду. Курс починається з ознайомлення студентів з основами машинного навчання та комп’ютерного зору, надаючи міцну основу в концепціях ІІ, необхідних для розпізнавання об’єктів.

Відмова від відповідальності.
Цей курс є частиною серії з 2 додатків, де ми створюємо один і той же додаток з використанням різних технологій, включаючи Angular та React. Будь ласка, виберіть фреймворк frontend, який вам найбільше підходить.
Потім студенти вивчать фреймворк FastAPI, навчившись створювати ефективні та масштабовані REST API, які є основою програми. У цьому розділі будуть розглянуті такі теми, як обробка запитів, перевірка даних та асинхронне програмування на Python, що гарантує, що бекенд зможе впоратися з вимогами обробки розпізнавання об’єктів у реальному часі.
Серце курсу — компонент машинного навчання, де студенти активно працюватимуть з TensorFlow для створення та навчання користувацьких моделей розпізнавання об’єктів. Учасники дізнаються, як готувати набори даних, проектувати архітектури нейронних мереж та налаштовувати заздалегідь навчені моделі для оптимальної продуктивності. Курс також охоплюватиме такі важливі теми, як доповнення даних, трансферне навчання та методи оцінки моделей.
На фронтенді студенти будуть використовувати Angular і TypeScript для створення динамічного і чуйного інтерфейсу користувача. Цей розділ буде присвячений створенню повторно використовуваних компонентів, управлінню станом програми за допомогою сервісів та об’єктів, що спостерігаються, а також впровадженню оновлень у реальному часі для відображення результатів розпізнавання об’єктів. Учасники також дізнаються, як використовувати потужні функції Angular, такі як впровадження залежностей, маршрутизація та реактивні форми, для створення надійного та масштабованого фронтенд-додатку.
Протягом усього курсу акцент буде зроблено на передових методах розробки програмного забезпечення, включаючи організацію коду та структуру проекту. Студенти вивчать модульну архітектуру Angular та дізнаються, як ефективно організувати свою програму у функціональні модулі та загальні модулі. Вони також отримають уявлення про розгортання веб-додатків на базі ІІ, враховуючи такі фактори, як обслуговування моделі, масштабованість та оптимізація продуктивності.
До кінця курсу учасники створять повністю функціональний веб-додаток для розпізнавання об’єктів, набувши практичного досвіду в поєднанні технологій ІІ з сучасними фреймворками веб-розробки. Цей проектний підхід гарантує, що студенти не тільки зрозуміють теоретичні концепції, але й набудуть практичних навичок, необхідних для створення складних програм на основі ІІ в реальних сценаріях.

Незалежно від того, чи є ви досвідченим розробником, що прагне розширити свої навички, або ентузіастом ІІ, що прагне втілити моделі машинного навчання в життя в Інтернеті, цей курс надає ідеальне поєднання теорії та практики, яке допоможе вам досягти ваших цілей у захоплюючій галузі веб-розробки на основі ІІ з використанням Angular та Python.
Дизайн обкладинки: FreePik

Для кого цей курс:
Розробники-початківці Python, Frontend і AI. Студенти, які цікавляться тим, як працює AI