[Ai] Créez une application de reconnaissance d’objets avec Python et Angular

Ce cours complet, «[AI] Créer une application Web de reconnaissance d’objets avec Python et Angular » est conçu pour donner aux développeurs les compétences nécessaires pour créer des applications de pointe basées sur l’IA. En combinant la puissance de FastAPI, TensorFlow et Angular, les étudiants apprendront à créer une application Web de reconnaissance d’objets complète qui met en valeur le potentiel de l’apprentissage automatique dans le développement Web moderne.

Tout au long de ce cours pratique, les participants plongeront en profondeur dans les technologies backend et frontend, en mettant l’accent principalement sur Python pour l’IA et le développement backend, et sur TypeScript pour la mise en œuvre frontend. Le cours commence par présenter aux étudiants les principes fondamentaux de l’apprentissage automatique et de la vision par ordinateur, fournissant ainsi une base solide dans les concepts d’IA essentiels aux tâches de reconnaissance d’objets.

***AVIS DE NON-RESPONSABILITÉ*** Ce cours fait partie d’une série de 3 applications dans lesquelles nous construisons la même application avec différentes technologies, notamment Angular, React et une application mobile multiplateforme avec React Native CLI. Veuillez choisir le framework frontend qui vous convient le mieux.

Les étudiants exploreront ensuite le framework FastAPI et apprendront à créer des API REST efficaces et évolutives qui servent d’épine dorsale à l’application. Cette section couvrira des sujets tels que la gestion des requêtes, la validation des données et la programmation asynchrone en Python, garantissant que le backend peut gérer les exigences du traitement de reconnaissance d’objets en temps réel.

Le cœur du cours réside dans sa composante d’apprentissage automatique, où les étudiants travailleront de manière approfondie avec TensorFlow pour créer et former des modèles de reconnaissance d’objets personnalisés. Les participants apprendront à préparer des ensembles de données, à concevoir des architectures de réseaux neuronaux et à affiner des modèles pré-entraînés pour des performances optimales. Le cours couvrira également des sujets essentiels tels que l’augmentation des données, l’apprentissage par transfert et les techniques d’évaluation des modèles.

Sur le front-end, les étudiants utiliseront Angular et TypeScript pour créer une interface utilisateur dynamique et réactive. Cette section se concentrera sur la création de composants réutilisables, la gestion de l’état des applications avec des services et des observables et la mise en œuvre de mises à jour en temps réel pour afficher les résultats de la reconnaissance d’objets. Les participants apprendront également comment exploiter les puissantes fonctionnalités d’Angular telles que l’injection de dépendances, le routage et les formulaires réactifs pour créer une application frontale robuste et évolutive.

Tout au long du cours, l’accent sera mis sur les meilleures pratiques en matière de développement logiciel, notamment l’organisation du code et la structure du projet. Les étudiants exploreront l’architecture modulaire d’Angular et apprendront à organiser efficacement leur application en modules de fonctionnalités et modules partagés. Ils obtiendront également des informations sur le déploiement d’applications Web basées sur l’IA, en tenant compte de facteurs tels que la diffusion de modèles, l’évolutivité et l’optimisation des performances.

LIEN DE TÉLÉCHARGEMENT: [Ai] Créez une application de reconnaissance d’objets avec Python et Angular

AI_Build_a_Object_Recognition_App_with_Python_Angular.part1.rar – 995,0 Mo
AI_Build_a_Object_Recognition_App_with_Python_Angular.part2.rar – 688,7 Mo