【NEXT学院】TensorFlow.js遇到小程序
  1. 认识TensorFlow.js&小程序

    1. 录播
      导学
      7分钟
    2. 录播
      课程介绍
      6分钟
    3. 资料
      课程代码和说明
      zip,19.4MB
  2. TensorFlow.js基本使用方法-上

    1. 录播
      准备工作
      4分钟
    2. 录播
      导入TensorFlow.js插件
      6分钟
    3. 录播
      导入TensorFlow.js需要注意的地
      3分钟
    4. 录播
      添加camera
      6分钟
    5. 录播
      添加canvas
      2分钟
    6. 录播
      介绍模型
      3分钟
    7. 录播
      安装PoseNet模型
      6分钟
  3. TensorFlow.js基本使用方法-下

    1. 录播
      加载PoseNet
      6分钟
    2. 录播
      异步加载模型并处理imgData
      5分钟
    3. 录播
      tidy用法
      2分钟
    4. 录播
      estimatePose
      3分钟
    5. 录播
      开始绘制姿态
      8分钟
    6. 录播
      绘制骨骼动画中的点
      4分钟
    7. 录播
      绘制骨骼动画中的线
      3分钟
    8. 录播
      总结和注意事项
      3分钟
  4. 加载自定义模型

    1. 录播
      模型转换
      4分钟
    2. 录播
      加载模型
      5分钟
    3. 录播
      预测
      12分钟
    4. 录播
      本章总结
      2分钟
  5. TensorFlow.js应用开发总结

    1. 录播
      回顾和展望
      4分钟

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老师介绍

  • 王晓曦

    王晓曦

    腾讯高级工程师 毕业于英国南安普顿大学人工智能专业,目前就职于腾讯,负责游戏AI的算法研发工作。
简  介 本课程主要介绍了如何将TensorFlow.js插件嵌入到微信小程序中,并基于其进行开发。课程中以一个姿态检测的模型PoseNet作为案例,介绍了TensorFlow.js插件导入到微信小程序开发工具中后,在项目开发中的配置,功能调用,加载模型等方法应用;此外,还介绍了在Python环境下训练好的模型如何转换并载入到小程序中。

* 课程提供者:腾讯课堂NEXT学院

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