简介：本课程以 Tensorflow.js 作为主要框架，覆盖了实现垃圾分类 App 所需要的样本准备、模型构建、模型训练、模型预测、H5 应用编写等全链路知识的讲解。带你在快速完成应用的同时，进一步加强对机器学习的认识！另，对机器学习以及Tensorflow.js感兴趣的同学，可以关注一下老师的实战《JavaScript玩转机器学习 打造你人生中的第一个AI项目》https://coding.imooc.com/class/408.html 专为前端人打造的人工智能课程！！
第2章 用 Node.js 版 Tensorflow 训练垃圾分类模型
本章主要讲解如何使用 tensorflow.js 的 node 版本进行垃圾分类的模型训练，包括：加载样本、定义模型、训练模型。其中，加载样本就是将现实世界里的垃圾图片和分类标签转成计算机认识的数据；定义模型则是建立一个神经网络来判断一个图片是什么垃圾；训练模型，是把样本喂给模型，让它学习。而在训练完成后，则会生成一个模型文件，等待在 垃圾分类 App 里调用。
第3章 用 Tensorflow.js + React 编写垃圾分类 H5 App
本章主要讲解，如何将上一章训练出来的模型加载到浏览器中进行垃圾图片识别，包括：模型加载、模型预测以及H5 App 编写。其中，模型加载就是使用 Tensorflow.js 提供的 API 将模型文件加载浏览器中；模型预测，则是将垃圾图片转为 tensor ，输入到模型里，模型会输出相应的分类，比如：有害垃圾或者厨余垃圾等。最后在H5 App 编写阶段，将会使用 Ant Design 组件库去编写 Html5 页面，以便于在手机浏览器或者其他 App 里运行。