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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: