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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
客戶評論 (1)
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Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
課程 - Advanced Edge AI Techniques
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