Machine Learning Pratico con TensorFlow, Keras e Pose Detection

Il machine learning non è più confinato ai server backend e ai complessi ambienti cloud. Con i framework moderni, puoi costruire ed eseguire modelli intelligenti direttamente nel browser per rilevare movimenti, riconoscere pattern e creare esperienze utente interattive. Questo corso testuale ti guida dalle basi assolute della teoria del machine learning all'implementazione di modelli in tempo reale. Imparerai come strutturare i dati, addestrare reti neurali e distribuire modelli pre-addestrati come PoseNet per la stima della posa umana. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali del machine learning e le architetture delle reti neurali. - Costruire e addestrare modelli personalizzati utilizzando l'API Keras di alto livello. - Preparare ed elaborare efficientemente i dati per l'addestramento. - Implementare il transfer learning per adattare modelli esistenti a nuovi compiti. - Distribuire modelli nel browser web utilizzando TensorFlow.js. - Configurare la stima della posa in tempo reale e il tracciamento del movimento con PoseNet. Il corso inizia con la terminologia essenziale e i concetti matematici fondamentali prima di passare a esercitazioni pratiche di codice. Progredirai dall'addestramento di semplici classificatori in Python all'esecuzione di modelli di rilevamento interattivi in tempo reale direttamente in ambienti basati su browser. Progettato per principianti, questo corso richiede solo una conoscenza di base della programmazione, senza alcuna esperienza precedente di machine learning necessaria. Inizia a leggere oggi stesso per sbloccare il potenziale del machine learning basato sul web.