机器之心报道 参与：机器之心编辑部 当时时间 3 月 30 日，谷歌 TenosrFlow 开发者峰会 2018 在美国加州石景山开幕，来自全球的机器学习用户围绕 TensorFlow 展开技术演讲与演示。去年的 TensorFlow 开发者大会上，该框架正式升级到了 1.0 版本，逐渐成为最流行的深度学习框架。今年，TensorFlow 发布了面向 JavaScript 开发者的全新机器学习框架 TensorFlow.js。 在大会上午的 Keynote 中，谷歌大脑负责人 Jeff Dean、Tenso
本文首先介绍了TensorFlow.js的重要性及其组件，并介绍使用其在浏览器中构建机器学习模型的方法。然后，构建使用计算机的网络摄像头检测身体姿势的应用程序。
你最喜欢用什么工具来编写机器学习模型？数据科学家们对这个永恒的问题会给出各种不同的答案。一些人喜欢RStudio，另一些人更喜欢Jupyter Notebooks。我绝对属于后者。
tensorflow.js 是谷歌于今年推出的浏览器级别的深度学习框架，TensorFlow 团队在其github官网上也公开了表示基于网页的 JavaScript 库 TensorFlow.js 库框架及其相关的例子。基于该应用能训练并部署机器学习模型。
本课程由CodingTheSmartWay.com出品，在本系列的第一部分中，你将学到：
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。
在本文中我们来研究怎样用 TensorFlow.js 创建基本的 AI 模型，并用更复杂的模型实现一些有趣的功能。我只是刚刚开始接触人工智能，尽管不需要深入的人工智能知识，但还是需要搞清楚一些概念才行。
今天要为大家推荐一套超酷炫的，用于构建神经网络 3D 可视化应用的框架——TensorSpace。
相信不少人看过一篇人工智能已经能实现自动编写HTML，CSS的文章，人工智能开始取代前端的一部分工作。前端开发行业真的被人工智能取代吗？
【新智元导读】北京时间3月31日举行的2018 TensorFlow 开发者峰会上，TensorFlow宣布重大更新：增加支持JavaScript，并推出开源库TensorFlow.js，用户可以完全在浏览器定义、训练和运行机器学习模型。谷歌大脑负责人Jeff Dean、TensorFlow 总监 Rajat Monga等人进行了Keynote演讲。 Jeff Dean主旨演讲：用超强大的计算力，替代ML专家 北京时间3月31日举行的2018 TensorFlow 开发者峰会上，Google Brain负责
并非每个回归或分类问题都需要通过深度学习来解决。甚至可以说，并非每个回归或分类问题都需要通过机器学习来解决。毕竟，许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。
【导读】如果你需要深度学习模型，那么 PyTorch 和 TensorFlow 都是不错的选择。
作为最流行的深度学习框架，TensorFlow 已经成长为全球使用最广泛的机器学习平台。目前，TensorFlow 的开发者社区包括研究者、开发者和企业等。
TensorFlow 的 JS 版本终于出啦，deeplearn.js 正式收编至 TensorFlow 项目，并改名为 TensorFlow.js ： 采用 WebGL 加速的基于浏览器的 JS 机器学习库。 摘要： 本文涉及 TensorFlow 基本概念的理解，迁移学习技术的实践应用，全文从技术聊到产品的玩法，设计师／产品经理只有懂得技术的新特性，才能为产品融入新的玩法。设计师也应该关注新技术带来的新的交互方式的变化，研究怎么样的交互方式才适合基于浏览器的深度学习应用。 阅读本文需要有 tensorf
TensorFlow 的 JS 版本终于出啦，deeplearn.js 正式收编至 TensorFlow 项目，并改名为 TensorFlow.js ：
写这篇文章的目的是给现有web开发的同事提供一些新的开发方向，认识新的js开发领域!
⭐️ 本文首发自 前端修罗场，是一个由资深开发者独立运行的专业技术社区，我专注 Web 技术、答疑解惑、面试辅导以及职业发展。帮你评估知识点的掌握程度，获得更全面的学习指导意见，交个朋友，不走弯路，少吃亏！ ---- 最近公司在研发分布式高性能的云计算平台，其中涉及到了 AI 方面的处理。所以我也在自学 Machine Learning。不过在 AI 方面的知识却是需要花功夫花时间学习的。在学习的过程中我发现了一个不错的学习教程(https://www.captainai.net/iislv/)，推荐给大
在这篇教程中，谷歌工程师Abe Haskins用简洁易懂的语言，教你用Unity3D和TensorFlow生产一只会投篮的AI。
本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载
【导读】AI科技大本营曾报道过，TensorFlow 2.0 已经在开发计划中了，相信在不久的将来就会和我们见面。那么现在的 TensorFlow 都有哪些功能，大家是否都全部了解呢？近日，谷歌在 Google Cloud Next 上发布了关于TensorFlow 的所有新内容，AI科技大本营已经为你准备好了~
本文将介绍如何用TensorFlow.js自动化Chrome自带的恐龙游戏。如果你之前没有玩过，简单说明一下它是一个附送的游戏，当你离线时 (或Chrome崩溃时) 可以控制一个2d恐龙，需要控制恐龙跳跃躲避障碍。在这里可以玩一把：https://chromedino.com/
十分重要且要注意的是，同一类的实例并不会分开，模型只关心像素的类别。如图1所示，该方法可以说在某些位置有椅子，但无法区分它们。
Tensorflow.js是一个基于deeplearn.js构建的库，可直接在浏览器上创建深度学习模块。使用它可以在浏览器上创建CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等等，且可以使用终端的GPU处理能力训练这些模型。因此，可以不需要服务器GPU来训练神经网络。本教程首先解释TensorFlow.js的基本构建块及其操作。然后，我们描述了如何创建一些复杂的模型。
2018 年 11 月，TensorFlow 迎来了它的 3 岁生日，我们回顾了几年来它增加的功能，进而对另一个重要里程碑 TensorFlow 2.0 感到兴奋 ！
微信日前官宣小程序支持AR功能。欧莱雅集团旗下阿玛尼美妆的官方微信小程序——“阿玛尼美妆官方精品商城”成为首个支持动态AR试妆的小程序，标志着全新的线上零售体验。
AI 科技评论按：3 月 7 日凌晨，谷歌 TensorFlow 开发者峰会（TensorFlow Dev Summit 2019）在美国加州举行。自今年 1 月份谷歌放出 TensorFlow 2.0 开发者预览版，开发者们如今终于迎来了万众期待的 TensorFlow 2.0 Alpha 版的正式发布。也许是为了呼应谷歌此前将 TensorFlow 2.0 称作重要的「里程碑」，TensorFlow 的 Logo 也从过去的三维积木状变成了扁平化风格的「T」和「F」字母拼接。
TensorFlow 已经发展为世界上最受欢迎和被广泛采用的机器学习平台之一，我们衷心感谢一直以来支持我们的各界的开发者和他们的贡献：
hi，大家好~我是shadow，一枚设计师/全栈工程师/算法研究员，目前主要研究方向是人工智能写作和人工智能设计，当然偶尔也会跨界到人工智能艺术及其他各种AI产品。
在本文中，我们将深入探讨如何使用Unity3D和TensorFlow来教AI执行简单的游戏任务：投篮。完整的源代码可以在文末访问Github链接。
天体物理学家使用 TensorFlow 分析开普勒任务中的大量数据，以发现新的行星； 医学研究人员利用 TensorFlow 机器学习技术来评估一个人心脏病发作和中风的几率； 科学家在非洲用 TensorFlow 检测木薯植物疾病，从而提高产量并帮助更好地满足非洲大陆的粮食需求； …… 这是 TensorFlow 团队对过去一年来的总结，他们在诸多领域取得了进步。 北京时间 3 月 31 日凌晨，第二届 TensorFlow 开发者峰会开幕， TensorFlow 团队发布了多款新产品，旨在使开发者更易使用，以及让数据科学家使用多种方式构建 AI 模型。
我们将使用卷积神经网络（CNN）来识别不同类型的手绘图像。这个卷积神经网络将在 Quick Draw 数据集（https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset）上接受训练。该数据集包含 345 个类别的大约 5 千万张手绘图像。
谈到机器学习，我们脑海首先蹦出的编程语言是什么？一定是python。其实除了python，Javascript也是不错的选择。都说现在是大前端时代，从移动开发、服务器端，甚至桌面软件开发（比如大名鼎鼎的VS Code），都有Javascript的身影。
Google决定开源TensorFlow是为了让每个开发人员和研究人员都能方便地使用人工智能来解决多样化的现实问题。自开源以来，TensorFlow的下载次数超过了760万次，提交次数高达8万次，拉取请求13万余次，贡献者2400多名。
前段时间一直在研究微信小程序中的 TensorFlow.js 开发，并开发了若干示例小程序，详情请查看之前的文章：
在前面的章节，我们讨论了各种JavaScript概念和运行在浏览器上的各种深度学习框架。在本章中，我们将所有的知识付诸于实践，证明该技术的潜力。
特邀博文 / 软件工程师 Pierric Cistac；研究员 Victor Sanh；技术主管 Anthony Moi，来自 Hugging Face
整理 | 费棋 天体物理学家使用 TensorFlow 分析开普勒任务中的大量数据，以发现新的行星； 医学研究人员利用 TensorFlow 机器学习技术来评估一个人心脏病发作和中风的几率； 科学家在非洲用 TensorFlow 检测木薯植物疾病，从而提高产量并帮助更好地满足非洲大陆的粮食需求； …… 这是 TensorFlow 团队对过去一年来的总结，他们在诸多领域取得了进步。 北京时间 3 月 31 日凌晨，第二届 TensorFlow 开发者峰会开幕， TensorFlow 团队发布了多款新产品，
在本教程中，我将向大家展示如何在Google AutoML中创建单个标签分类模型。我们将使用来自generate.photos的AI生成的面孔数据集。通过算法训练来判断一张脸是男性还是女性。之后，我们会将模型部署到云中，并创建该算法的Web浏览器版本。
这是 Siraj Raval 在 Youtube 上用 Tensorflow.js 实现Evolution建模的代码。
TensorFlow.JS，之前就发现这个好玩的东东，但是一直没有时间去看，作为一名深度学习者，没有折腾的心是不行的。我们都知道深度学习在工业和实际项目中有着很好的应用，但是如果用深度学习去做些有趣的应用也是很好玩的。
【人工智能头条导读】TensorFlow 是一个开放源代码软件库，用于进行高性能数值计算。借助灵活的架构，用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台（CPU、GPU、TPU）和设备（桌面设备、服务器集群、移动设备、边缘设备等）。最近在 JS 社区中，对 TF 中 Java API 相关项目与技术的高度需求是前所未有的。
TensorFlow是Google推出的开源机器学习框架，并针对浏览器、移动端、IOT设备及大型生产环境均提供了相应的扩展解决方案，TensorFlow.js就是JavaScript语言版本的扩展，在它的支持下，前端开发者就可以直接在浏览器环境中来实现深度学习的功能，尝试过配置环境的读者都知道这意味着什么。浏览器环境在构建交互型应用方面有着天然优势，而端侧机器学习不仅可以分担部分云端的计算压力，也具有更好的隐私性，同时还可以借助Node.js在服务端继续使用JavaScript进行开发，这对于前端开发者而言非常友好。除了提供统一风格的术语和API，TensorFlow的不同扩展版本之间还可以通过迁移学习来实现模型的复用（许多知名的深度学习模型都可以找到python版本的源代码），或者在预训练模型的基础上来定制自己的深度神经网络，为了能够让开发者尽快熟悉相关知识，TensorFlow官方网站还提供了一系列有关JavaScript版本的教程、使用指南以及开箱即用的预训练模型，它们都可以帮助你更好地了解深度学习的相关知识。对深度学习感兴趣的读者推荐阅读美国量子物理学家Michael Nielsen编写的《神经网络与深度学习》（英文原版名为《Neural Networks and Deep Learning》），它对于深度学习基本过程和原理的讲解非常清晰。
TensorFlow.js 是一个开源库，不仅可以在浏览器中运行机器学习模型，还可以训练模型。具有 GPU 加速功能，并自动支持 WebGL。可以导入已经训练好的模型，也可以在浏览器中重新训练现有的所有机器学习模型。运行 Tensorflow.js 只需要你的浏览器，而且在本地开发的代码与发送给用户的代码是相同的。
大家好 我一直探索更好玩地介绍机器学习，降低学习门槛，用其开发有趣，有价值的应用。之前介绍过很多机器学习应用方面的玩法，比如：gRPC部署训练好的机器学习模型，使用FastAPI构建机器学习API，用streamlit快速生成机器学习web应用 ，在Excel里玩机器学习。
选自Medium 作者：Mike Shi 机器之心编译 参与：Pedro、刘晓坤 Tensorflow.js 是一个能在你的浏览器里运行的全新深度学习库。本文将会介绍从原生 Tiny YOLO Darknet 模型到 Keras 的转换，再到 Tensorflow.js 的转换，如何利用其作一些预测，在编写 Tensorflow.js 遇到的一些问题，以及介绍使用联网摄像头/图像轻松地进行预测检测。 项目地址：https://github.com/ModelDepot/tfjs-yolo-tiny YOL
本文结构： 什么是 TensorFlow.js 为什么要在浏览器中运行机器学习算法 应用举例：regression 和 tflearn 的代码比较 ---- 1. 什么是 TensorFlow.js TensorFlow.js 是一个开源库，不仅可以在浏览器中运行机器学习模型，还可以训练模型。 具有 GPU 加速功能，并自动支持 WebGL 可以导入已经训练好的模型，也可以在浏览器中重新训练现有的所有机器学习模型 运行 Tensorflow.js 只需要你的浏览器，而且在本地开发的代码与发送给用户的代
如果你是机器学习的新手，你可能会想我应该学什么编程语言?不同的人使用不同的编程语言，但在这些流行的高级编程语言中，哪一种最适合机器学习? 机器学习是技术领域发展最快的领域之一，其发展速度呈指数级增长。
又是一年一度的十一黄金旅游周，你是在景区看人从众叕，还是在高速公路上观看大妈打太极呢？旅游黄金周我一般是尽量不出门，这个十一也不例外。十月一日跑了一个半马迎接国庆，十月二号选择去了一个偏门的景点：张之洞与武汉博物馆。今天则宅在家，吃吃喝喝之余，琢磨起识别狗狗的微信小程序。
TensorFlow.js是为JavaScript开发者准备的开源库，可以使用JavaScript和高级图层API完全在浏览器中定义，训练和运行机器学习模型！如果你是一名机器学习新手，那么TensorFlow.js是开始学习的好方法。
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