JavaScript живет в браузере и имеет важное значение в экосистеме веб-разработки. Это открыло двери для некоторых интригующих деловых и финансовых возможностей для разработчиков, поскольку бум ИИ набирает обороты.
Давайте углубимся в ресурсы, которые могут ускорить ваше обучение.

Давайте углубимся в ресурсы, которые могут улучшить ваше обучение.

Доступные библиотеки

JavaScript предлагает несколько библиотек и фреймворков, облегчающих разработку ИИ. Одна из самых заметных библиотек — TensorFlow.js. Это JavaScript-реализация популярной среды машинного обучения TensorFlow. TensorFlow.js позволяет создавать и обучать модели машинного обучения непосредственно в браузере или на Node.js с помощью JavaScript.

Другая библиотека — Brain.js, которая предоставляет набор гибких и мощных нейронных сетей, реализованных на JavaScript. Он позволяет создавать и обучать нейронные сети для таких задач, как классификация, регрессия и прогнозирование временных рядов.

Разработчики также могут использовать JavaScript для задач обработки естественного языка (NLP). Такие библиотеки, как Natural и Compromise, предлагают возможности НЛП в JavaScript. Эти инструменты позволяют разработчикам выполнять такие задачи, как классификация текста, анализ настроений и распознавание сущностей.

Кроме того, универсальность JavaScript как языка программирования делает его подходящим для разработки приложений ИИ, включающих веб-интерфейсы или интерактивные визуализации. Он позволяет интегрировать функционал ИИ в веб-приложения, делая его доступным для широкого круга пользователей.

Как учиться

Вот 7 рекомендаций по изучению ИИ с помощью JavaScript:

  1. Нейронные сети в JavaScript с Deeplearn.js (Udemy). Этот курс, созданный Стивеном Грайдером, посвящен нейронным сетям и глубокому обучению с использованием Deeplearn.js, библиотеки, созданной на основе TensorFlow.js. Он охватывает такие понятия, как обратное распространение, сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и обучение с подкреплением.
  2. Ускоренный курс TensorFlow.js от The Coding Train: The Coding Train, популярный канал YouTube, посвященный творческому программированию и машинному обучению, предлагает ускоренный курс по TensorFlow.js (https://www. youtube.com/watch?v=t4t7Zt2tCgo). В этой серии видео Дэниел Шиффман представляет введение в TensorFlow.js и демонстрирует, как создавать модели машинного обучения с помощью JavaScript.
  3. Практическое машинное обучение с помощью JavaScript. Эта книга Бурака Канбера представляет собой практическое руководство, знакомящее с концепциями машинного обучения и их реализацией с помощью JavaScript. Он охватывает различные темы, такие как линейная регрессия, деревья решений, кластеризация и нейронные сети, с использованием популярных библиотек, таких как TensorFlow.js и Brain.js. Вы можете найти его на таких платформах, как Amazon и O’Reilly.
  4. Машинное обучение с помощью TensorFlow.js.Эта книга, написанная Каем Сасаки, посвящена использованию TensorFlow.js для создания веб-приложений с возможностями машинного обучения. Он охватывает такие темы, как классификация изображений и текста, обработка естественного языка и обнаружение объектов в реальном времени. Вы можете найти его на таких платформах, как Amazon и Packt.
  5. JavaScript для машинного обучения: этот курс на Udemy от Картикеяна Санкарана охватывает концепции машинного обучения и их реализацию с использованием библиотек JavaScript, таких как TensorFlow.js и Brain.js. Он содержит практические упражнения и проекты, которые помогут вам получить практический опыт разработки моделей машинного обучения с помощью JavaScript.
  6. Прикладное машинное обучение с DeepJS (Udemy): этот курс Асима Хуссейна посвящен машинному обучению и глубокому обучению с использованием библиотеки DeepJS, библиотеки JavaScript для обучения и развертывания нейронных сетей. Он охватывает такие темы, как распознавание изображений, анализ настроений и обработка естественного языка.
  7. Глубокое обучение с помощью JavaScript (Manning Publications): эта книга Шанцина Цая и Стэнли Билески содержит подробное введение в концепции глубокого обучения и их реализацию в JavaScript с использованием таких библиотек, как TensorFlow.js и Keras. js. Он охватывает такие темы, как нейронные сети, сверточные сети, рекуррентные сети и генеративные модели.

Заключение

Создание небольших проектов и изучение репозиториев примеров кода могут углубить ваше понимание и навыки разработки ИИ с помощью JavaScript. Это также дополнит ваше обучение практикой и экспериментированием.

Посещение курсов и чтение книг — это только отправная точка. Вы должны получить это знание со страницы книги и воплотить его в реальность. Вам нужно кодировать. Эта решимость будет способствовать вашему прогрессу и укреплять ваши навыки.

Если вам понравилась эта статья, подпишитесь на меня здесь, на Medium, чтобы узнать больше об ИИ и JavaScript.