第1章コースガイダンス
この章では、唯一の、そして唯一の目的である、あなたはこのコースを勉強したいなぜあなたを伝えることです、このコースは、学校の前に必要なものを何、事前知識をお教えします。
機械学習とニューラルネットワークへの第2章はじめに
この章では、機械学習とニューラルネットワークの理論的な知識を説明するために、長いSIRI音声認識、ブラインド日、鮮やかな例を多数中世の男の足を使用します。
第3章Tensorflow.js
Tensorflow.jsは、導入Tensorflow.js、インストール方法を伴うだろう、あなたは「武器」の手の前にヘルプ戦闘それには、この章に精通している、このコースのコアフレームワークであるとテンソル何ですか？なぜ使用テンソル及びその他の知識
第4章線形回帰
、それはニューロンの唯一の開始点ですが、この章のは、あなたの人生最初のニューラルネットワークモデルを開発し、訓練するために行くことができますが、それはあなたのマシンが学習方法です！
第5章では、正規化
...... Jiujiuguiyiを、というように、私たちはそろばんではなく、錬金術（トレーニングモデル）ではありません！この章では、ベストプラクティスのこの錬金術の正規化を説明するための例として、身長と体重を予測することになります。
第6章ロジスティック回帰
の使命のは、平面上の点の2種類のニューラルネットワークを開発することである、きれいな休憩を作ります！
7多層ニューラルネットワーク章
人生はそんなに複雑な問題に簡単な質問のクリーンブレークではありませんが、我々は活性化機能を備えた多層ニューラルネットワークモデルを開発し、曲げることができる角度やカットに手、「ナイフ」を振って！
第8章マルチ分類
この章では、アイリスの分類になり、例えば、マルチ分類ニューラルネットワークにするソフトマックスと2つのクロスエントロピーアルゴリズムを使用することを学ぶ
第9章underfittingをし、オーバーフィッティング
と時間の錬金術ベストプラクティスを学ぶためにアップ！このミッションの完了は、あなたがトレーニング画像でちょうど一見、あなたはそれがあまりフィットまたはあまりにもフィットであるかを決定することができます。
第10章畳み込みニューラルネットワーク（CNN）手書き数字を認識
最初の畳み込みニューラルネットワークを説明するために、アニメーションの理論の多くを使用します。この章では、その後、ビルドにそれを使用してJSを鍛えます！今、深い学習モデルの生活の構築を開始！
第11章事前に訓練された分類モデルの写真を使用して
使用するため、直接他の人に訓練された畳み込みニューラルネットワークモデルを！ISMはまた、ああを学ぶ必要があります！
分類器を学習画像転送に基づいて第12章：商標の認識
は、この章の商標を識別することで、例えば、より効率的にこの章終了画像の分類を、使用することを学んで転送する方法を説明し、あなたがZhaomaohuahuが何かを描画し開発することができ、花分類、廃棄物、絵文字ハンターや他のゲームやアプリケーションアップ！
第13章音声認識を使用してモデルを事前に訓練された
ブラウザでの音声認識のために。
第14章に基づく転送学習音声認識：音声カルーセル図の
章では、この章のリモート音声起動、終了のカルーセルビューを開発することができますかかります、あなたは音声アシスタントSIRIの独自の簡易版を開発することができます！
第15章PythonとJavaScriptのモデルシステムの変換
この章では、最も一般的な技術で実用的な仕事を学んでいる：JSモデルにPythonのモデルは、ブラウザに展開することができます。断片化、圧縮、加速や他の変換最適化のJSモデルはああを仕事に不可欠です！
学んだ第16章レッスン
カリキュラム全体の見直しに。
ダウンロード：JavaScriptの楽しい機械学習は、生活の中であなたの最初のAIプロジェクトを作成するには