Enseñar a JS sobre Estética con Aprendizaje Automático

Resumen

Explora los conceptos de aprendizaje automático y su aplicación en el desarrollo frontend, centrándose en la selección de las mejores fotos para un sitio de intercambio mediante un análisis estético impulsado por inteligencia artificial.

Programa de estudio

• Introducción al Aprendizaje Automático en el Desarrollo Frontend
Descripción general del Aprendizaje Automático (ML)
Importancia del ML en aplicaciones frontend
Introducción a la estética en el análisis de imágenes
• Fundamentos del Análisis Estético
¿Qué es el análisis estético?
Características clave que determinan la estética de una imagen
Antecedentes históricos y avances
• Configuración de Tu Entorno
Instalación de herramientas de desarrollo necesarias (Node.js, npm)
Configuración de un proyecto básico de frontend
Introducción a bibliotecas populares de ML en JavaScript
• Recolección y Preprocesamiento de Datos de Imagen
Búsqueda y selección de conjuntos de datos de imágenes
Técnicas de preprocesamiento de datos
Comprensión y gestión de metadatos
• Introducción a Redes Neuronales
Entendiendo los conceptos básicos de redes neuronales
Arquitecturas de aprendizaje profundo para análisis de imágenes
Descripción general de Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)
• Implementación de Modelos de Análisis Estético
Entrenamiento de una red neuronal para evaluación estética
Modelos preentrenados y aprendizaje por transferencia
Evaluación del rendimiento del modelo
• Integración de Modelos de ML en una Aplicación Frontend
Uso de TensorFlow.js para predicciones del lado del cliente
Optimización de modelos para interacción en tiempo real
Manejo de salidas de modelo en la interfaz de usuario
• Caso de Estudio: Construcción de una Función de Selección de Fotos
Definición de requisitos para la selección de fotos
Implementación y prueba de la función de análisis estético
Retroalimentación de usuarios y diseño iterativo
• Consideraciones Éticas y Sesgos en el Análisis Estético
Comprensión de sesgos en conjuntos de datos estéticos
Implicaciones éticas del juicio estético automatizado
Estrategias para minimizar el sesgo
• Tendencias Futuras y Oportunidades en Estética impulsada por IA
Tecnologías emergentes y áreas de investigación
Exploración de aplicaciones creativas en procesamiento de imágenes
Oportunidades de carrera en estética de IA para desarrollo frontend
• Conclusión y Revisión del Curso
Resumen de conceptos y aprendizajes clave
Reevaluación de metas y resultados del proyecto
Sesión de preguntas y respuestas y próximos pasos para aprendizaje continuo
• Recursos Adicionales
Lecturas recomendadas y recursos en línea
Foros comunitarios y redes profesionales
Oportunidades de aprendizaje continuo en aprendizaje automático y desarrollo frontend

Asignaturas

Charlas de Conferencia