課程簡介

TensorFlow Lite簡介

  • TensorFlow Lite 及其架構概述
  • 與 TensorFlow 和其他邊緣 AI 框架的比較
  • 使用 TensorFlow Lite for Edge AI 的優勢和挑戰
  • TensorFlow Lite 在邊緣 AI 應用中的案例研究

設置 TensorFlow Lite 環境

  • 安裝 TensorFlow Lite 及其依賴項
  • 配置開發環境
  • TensorFlow Lite 工具和庫簡介
  • 環境設置的動手練習

使用 TensorFlow Lite 開發 AI 模型

  • 設計和訓練用於邊緣部署的 AI 模型
  • 將 TensorFlow 模型轉換為 TensorFlow Lite 格式
  • 優化模型以提高性能和效率
  • 模型開發和轉換的動手練習

部署 TensorFlow Lite 模型

  • 在各種邊緣設備(例如智慧手機、微控制器)上部署模型
  • 在邊緣設備上運行推理
  • 排查部署問題
  • 模型部署的動手練習

模型優化的工具和技術

  • 量化及其優勢
  • 修剪和模型壓縮技術
  • 利用 TensorFlow Lite 的優化工具
  • 模型優化的動手練習

構建實用的邊緣 AI 應用程式

  • 使用 TensorFlow Lite 開發實際的邊緣 AI 應用程式
  • 將 TensorFlow Lite 模型與其他系統和應用程式整合
  • 成功邊緣 AI 專案的案例研究
  • 用於構建實用邊緣 AI 應用程式的實踐專案

摘要和後續步驟

最低要求

  • 瞭解 AI 和機器學習概念
  • 經驗 TensorFlow
  • 基本程式設計技能(Python 推薦)

觀眾

  • 開發人員
  • 數據科學家
  • 人工智慧從業者
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

課程分類