[ИИ] Создание приложения для распознавания объектов с помощью Python и Angular [Udemy] [Alex Bakker]

Складчина: [ИИ] Создание приложения для распознавания объектов с помощью Python и Angular [Udemy] [Alex Bakker]

[AI] Build a Object Recognition App with Python & Angular
Язык английский
Орг бонусом сделает автоперевод видео



Разрабатывайте веб-приложения на основе искусственного интеллекта с использованием FastAPI и Angular. Изучите машинное обучение с Python для разработчиков.

• Основы искусственного интеллекта и машинного обучения на практике
• Базовое программирование на Python и TypeScript
• Работа с такими фреймворками, как FastAPI и Angular
• Создайте современное приложение для распознавания объектов в реальном мире

Материалы курса
7 разделов • 45 лекций • Общая продолжительность 3 ч 6 мин

Создание веб-приложения для распознавания объектов с помощью Python и Angular
Создавайте веб-приложения на основе ИИ с помощью FastAPI и Angular. Откройте для себя машинное обучение с Python для разработчиков.
Этот комплексный курс «[AI] Создание веб-приложения для распознавания объектов с помощью Python и Angular» призван предоставить разработчикам навыки создания передовых приложений на базе ИИ. Объединив возможности FastAPI, TensorFlow и Angular, студенты научатся создавать полнофункциональное веб-приложение для распознавания объектов, демонстрирующее потенциал машинного обучения в современной веб-разработке.
В ходе этого 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 2 приложений, где мы создаем одно и то же приложение с использованием разных технологий, включая Angular и React. Пожалуйста, выберите фреймворк frontend, 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 бэкэнд 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

Спойлер: Описание оригинал

[AI] Create a Object Recognition Web App with Python & Angular

Build AI-driven web apps with FastAPI and Angular. Discover Machine Learning with Python for developers.

This comprehensive course, "[AI] Create a Object Recognition Web App with Python & Angular," is designed to empower developers with the skills to build cutting-edge AI-powered applications. By combining the power of FastAPI, TensorFlow, and Angular, students will learn to create a full-stack object recognition web app that showcases the potential of machine learning in modern web development.

Throughout this hands-on course, participants will dive deep into both backend and frontend technologies, with a primary focus on Python for AI and backend development, and TypeScript for frontend implementation. The course begins by introducing students to the fundamentals of machine learning and computer vision, providing a solid foundation in AI concepts essential for object recognition tasks.

***DISCLAIMER*** This course is part of a 2 applications series where we build the same app with different technologies including Angular, and React. Please choose the frontend framework that fits you best.

Students will then explore the FastAPI framework, learning how to create efficient and scalable REST APIs that serve as the backbone of the application. This section will cover topics such as request handling, data validation, and asynchronous programming in Python, ensuring that the backend can handle the demands of real-time object recognition processing.

The heart of the course lies in its machine learning component, where students will work extensively with TensorFlow to build and train custom object recognition models. Participants will learn how to prepare datasets, design neural network architectures, and fine-tune pre-trained models for optimal performance. The course will also cover essential topics such as data augmentation, transfer learning, and model evaluation techniques.

On the frontend, students will utilize Angular and TypeScript to create a dynamic and responsive user interface. This section will focus on building reusable components, managing application state with services and observables, and implementing real-time updates to display object recognition results. Participants will also learn how to leverage Angular's powerful features such as dependency injection, routing, and reactive forms to create a robust and scalable frontend application.

Throughout the course, emphasis will be placed on best practices in software development, including code organization and project structure. Students will explore Angular's modular architecture and learn how to effectively organize their application into feature modules and shared modules. They will also gain insights into deploying AI-powered web applications, considering factors such as model serving, scalability, and performance optimization.

By the end of the course, participants will have created a fully functional object recognition web app, gaining practical experience in combining AI technologies with modern web development frameworks. This project-based approach ensures that students not only understand the theoretical concepts but also acquire the hands-on skills necessary to build sophisticated AI-driven applications in real-world scenarios.

Whether you're a seasoned developer looking to expand your skill set or an AI enthusiast eager to bring machine learning models to life on the web, this course provides the perfect blend of theory and practice to help you achieve your goals in the exciting field of AI-powered web development using Angular and Python.
Cover designed by FreePik

Для кого этот курс:
Beginner Python, Frontend and AI developers. Students with interest in how AI works

Цена 54,99 евро
Скрытая ссылка