Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
課程簡介
TensorFlow Lite 簡介
- TensorFlow Lite 及其架構概述
- TensorFlow 與其他邊緣 AI 框架的比較
- 使用 TensorFlow Lite 進行邊緣 AI 的優勢與挑戰
- 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
- 爲邊緣部署設計和訓練 AI 模型
- 將 TensorFlow 模型轉換爲 TensorFlow Lite 格式
- 優化模型以提高性能和效率
- 模型開發與轉換的動手練習
部署 TensorFlow Lite 模型
- 在各種邊緣設備(如智能手機、微控制器)上部署模型
- 在邊緣設備上運行推理
- 解決部署問題
- 模型部署的動手練習
模型優化的工具與技術
- 量化及其優勢
- 剪枝與模型壓縮技術
- 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
- 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集成
- 成功邊緣 AI 項目的案例研究
- 構建實用邊緣 AI 應用的動手項目
總結與下一步
最低要求
- 對人工智能和機器學習概念的理解
- 具備TensorFlow使用經驗
- 基本編程技能(推薦Python)
受衆
- 開發者
- 數據科學家
- 人工智能從業者
14 時間: