Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere în TensorFlow Lite
- Overview de la TensorFlow Lite și arhitectura sa (Prezentare generală a arhitecturii)
- Compararea cu TensorFlow și alte cadre AI pentru edge computing
- Avantaje și provocări ale utilizării lui TensorFlow Lite în AI pentru edge devices
- Studii de caz despre utilizarea TensorFlow Lite în aplicații AI pentru edge devices
Configurarea Mediului TensorFlow Lite
- Instalarea lui TensorFlow Lite și dependențiilor sale
- Configurarea mediului de dezvoltare
- Introducere în uneltele și bibliotecile TensorFlow Lite
- Exerciții practice pentru configurarea mediuului
Dezvoltarea Modelelor AI cu TensorFlow Lite
- Proiectarea și antrenarea modelilor AI pentru deploy la nivel de edge
- Convertirea modelelor TensorFlow în format TensorFlow Lite
- Optimizarea modelelor pentru performanță și eficiență
- Exerciții practice pentru dezvoltarea și convertirea modelului
Deploy-ul Modelelor TensorFlow Lite
- Deploy-ul modelelor pe diverse dispozitive edge (de exemplu, smartphone-uri, microcontrolere)
- Executarea inferențelor pe dispozitivele de edge
- Răspândirea problemelor ale deploy-ului
- Exerciții practice pentru deploy-ul modelului
Unelte și Tehnici de Optimizare a Modelului
- Quantificarea și beneficiile acesteia
- Tehnici de eliminare a redundanței și compresie a modelului
- Utilizarea uneltilor TensorFlow Lite pentru optimizare
- Exerciții practice pentru optimizarea modelului
Construirea de Aplicații Practice AI la Nivel de Edge
- Dezvoltarea de aplicații AI la nivel de edge, utilizând TensorFlow Lite
- Integrarea modelelor TensorFlow Lite cu alte sisteme și aplicații
- Studii de caz ale proiectelor AI la nivel de edge de succes
- Proiect practic pentru construirea unei aplicații AI la nivel de edge
Rezumat și Următoarele Pași
Cerințe
- Oțelirea conceptelor de inteligență artificială și învățare automatizată
- Experiență cu TensorFlow
- Conoștințe de bază în programare (se recomandă Python)
Publicul-țintă
- Dezvoltatori
- Cercetători în domeniul datelor
- Practicieni de inteligență artificială
14 ore