Apprenez à JS l'esthétique avec l'apprentissage automatique

Aperçu

Explorez les concepts de l'apprentissage automatique et leur application dans le développement frontend, en vous concentrant sur la sélection des meilleures photos pour un site de partage à l'aide d'une analyse esthétique basée sur l'intelligence artificielle.

Programme

• Introduction au machine learning dans le développement frontend
Aperçu du machine learning (ML)
Importance du ML dans les applications frontend
Introduction à l'analyse esthétique des images
• Bases de l'analyse esthétique
Qu'est-ce que l'analyse esthétique ?
Caractéristiques clés déterminant l'esthétique des images
Contexte historique et avancées
• Configuration de votre environnement
Installation des outils de développement nécessaires (Node.js, npm)
Création d'un projet frontend de base
Introduction aux bibliothèques ML populaires en JavaScript
• Collecte et prétraitement des données d'image
Recherche et sélection de jeux de données d'images
Techniques de prétraitement des données
Compréhension et gestion des métadonnées
• Introduction aux réseaux de neurones
Comprendre les bases des réseaux de neurones
Architectures de deep learning pour l'analyse d'images
Aperçu des réseaux de neurones convolutionnels (CNN)
• Mise en œuvre des modèles d'analyse esthétique
Entraînement d'un réseau de neurones pour l'évaluation esthétique
Modèles pré-entraînés et apprentissage par transfert
Évaluation des performances des modèles
• Intégration des modèles ML dans une application frontend
Utilisation de TensorFlow.js pour des prédictions côté client
Optimisation des modèles pour l'interaction utilisateur en temps réel
Gestion des sorties de modèle dans l'interface utilisateur
• Étude de cas : Création d'une fonctionnalité de sélection de photos
Définition des exigences pour la sélection de photos
Mise en œuvre et test de la fonctionnalité d'analyse esthétique
Feedback utilisateur et conception itérative
• Considérations éthiques et biais dans l'analyse esthétique
Comprendre les biais dans les jeux de données esthétiques
Implications éthiques du jugement esthétique automatisé
Stratégies pour minimiser les biais
• Tendances futures et opportunités dans l'esthétique pilotée par l'IA
Technologies émergentes et domaines de recherche
Exploration d'applications créatives dans le traitement d'images
Opportunités de carrière dans l'esthétique IA pour le développement frontend
• Conclusion et révision du cours
Résumé des concepts clés et enseignements
Réévaluation des objectifs et résultats du projet
Q&R et prochaines étapes pour continuer l'apprentissage
• Ressources supplémentaires
Lectures recommandées et ressources en ligne
Forums communautaires et réseaux professionnels
Opportunités d'apprentissage continu en machine learning et développement frontend

Sujets

Conférences