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課程簡介

TensorFlow Lite 簡介

  • TensorFlow Lite 及其架構概述
  • 與 TensorFlow 及其他邊緣 AI 框架的比較
  • 在邊緣 AI 中使用 TensorFlow Lite 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
  • 介紹 TensorFlow Lite 工具和庫
  • 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
  • 優化模型性能與效率
  • 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(如智能手機、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

模型優化工具和技術

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

構建實用邊緣 AI 應用

  • 使用 TensorFlow Lite 開發現實世界的邊緣 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 應目的動手項目

總結與後續步驟

最低要求

  • 對 AI 和機器學習概念的瞭解
  • 具有 TensorFlow 的使用經驗
  • 基本編程技能(推薦 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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