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課程簡介

TensorFlow Lite 介紹

  • TensorFlow Lite 概觀與架構
  • 與 TensorFlow 及其他邊緣 AI 框架的比較
  • 使用 TensorFlow Lite 於邊緣 AI 的優勢與挑戰
  • TensorFlow Lite 在邊緣 AI 應用的案例研究

設定 TensorFlow Lite 環境

  • 安裝 TensorFlow Lite 及其相依套件
  • 配置開發環境
  • 認識 TensorFlow Lite 工具與程式庫
  • 環境設定的實作練習

使用 TensorFlow Lite 開發 AI 模型

  • 設計與訓練適用於邊緣部署的 AI 模型
  • 將 TensorFlow 模型轉換為 TensorFlow Lite 格式
  • 優化模型效能與效率
  • 模型開發與轉換的實作練習

部署 TensorFlow Lite 模型

  • 在各種邊緣設備(如智慧型手機、微控制器)上部署模型
  • 在邊緣設備上執行推論
  • 排除部署問題
  • 模型部署的實作練習

模型優化工具與技術

  • 量化及其優勢
  • 剪枝與模型壓縮技術
  • 運用 TensorFlow Lite 的優化工具
  • 模型優化的實作練習

建構實務 Edge AI 應用

  • 使用 TensorFlow Lite 開發實際邊緣 AI 應用
  • 將 TensorFlow Lite 模型與其他系統和應用整合
  • 成功 Edge AI 專案的案例研究
  • 建構實務 Edge AI 應用的實作專案

總結與下一步

最低要求

  • 具備 AI 與機器學習基本概念
  • 擁有 TensorFlow 使用經驗
  • 基礎程式設計能力(建議使用 Python)

受眾

  • 開發人員
  • 數據科學家
  • AI 從業者
 14 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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