Schița de curs

Introducere în TensorFlow Lite

  • Prezentare generală a TensorFlow Lite și a arhitecturii sale
  • Comparație cu TensorFlow și cu alte cadre AI de margine
  • Beneficiile și provocările utilizării TensorFlow Lite pentru Edge AI
  • Studii de caz ale TensorFlow Lite în aplicațiile Edge AI

Configurarea mediului TensorFlow Lite

  • Instalarea TensorFlow Lite și a dependențelor sale
  • Configurarea mediului de dezvoltare
  • Introducere în instrumentele și bibliotecile TensorFlow Lite
  • Exerciții practice pentru configurarea mediului

Dezvoltarea modelelor de inteligență artificială cu TensorFlow Lite

  • Proiectarea și antrenarea modelelor de inteligență artificială pentru desfășurarea la periferie
  • Conversia modelelor TensorFlow în formatul TensorFlow Lite
  • Optimizarea modelelor pentru performanță și eficiență
  • Exerciții practice pentru dezvoltarea și conversia modelelor

Implementarea modelelor TensorFlow Lite

  • Implementarea modelelor pe diverse dispozitive de margine (de exemplu, smartphone-uri, microcontrolere)
  • Rularea inferențelor pe dispozitive de margine
  • Rezolvarea problemelor de implementare
  • Exerciții practice pentru implementarea modelelor

Instrumente și tehnici de optimizare a modelelor

  • Cuantificarea și beneficiile acesteia
  • Tehnici de tăiere și comprimare a modelelor
  • Utilizarea instrumentelor de optimizare ale TensorFlow Lite
  • Exerciții practice pentru optimizarea modelului

Crearea de aplicații practice de inteligență artificială de vârf

  • Dezvoltarea aplicațiilor Edge AI din lumea reală folosind TensorFlow Lite
  • Integrarea modelelor TensorFlow Lite cu alte sisteme și aplicații
  • Studii de caz ale unor proiecte Edge AI de succes
  • Proiect practic pentru construirea unei aplicații practice Edge AI

Rezumat și etape următoare

Cerințe

  • Înțelegerea conceptelor de inteligență artificială și învățare automată
  • Experiență cu TensorFlow
  • Abilități de programare de bază (Python recomandat)

Audiență

  • Dezvoltatorii
  • Oameni de știință în domeniul datelor
  • Practicieni AI
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant