Edge AI with TensorFlow Lite 培訓
TensorFlow Lite 是專爲移動和嵌入式設備設計的 TensorFlow 輕量級版本。Edge AI with TensorFlow Lite 課程重點介紹如何使用 TensorFlow Lite 開發和部署 Edge AI 模型。本課程涵蓋了 TensorFlow Lite 的特定工具和技術,爲構建高效的邊緣設備 AI 模型提供實用知識。
本課程爲講師引導的培訓(線上或線下),面向希望利用 TensorFlow Lite 進行 Edge AI 應用開發的中級開發者、數據科學家和 AI 從業者。
培訓結束後,學員將能夠:
- 理解 TensorFlow Lite 的基礎知識及其在 Edge AI 中的作用。
- 使用 TensorFlow Lite 開發和優化 AI 模型。
- 在各種邊緣設備上部署 TensorFlow Lite 模型。
- 使用模型轉換和優化的工具與技術。
- 使用 TensorFlow Lite 實現實用的 Edge AI 應用。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在即時實驗室環境中進行動手操作。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
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
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- 探索邊緣AI模型開發和優化的高級技術。
- 實施在邊緣設備上部署AI模型的前沿策略。
- 利用專門工具和框架進行高級邊緣AI應用。
- 優化邊緣AI解決方案的性能和效率。
- 探索邊緣AI的創新用例和新興趨勢。
- 解決邊緣AI部署中的高級倫理和安全問題。
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- 爲物聯網設備設置和配置Edge AI環境。
- 在邊緣設備上開發和部署用於物聯網應用的AI模型。
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- 將Edge AI與各種物聯網協議和平臺集成。
- 解決Edge AI在物聯網中的倫理問題和最佳實踐。
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- 理解Edge AI在智慧城市基礎設施中的作用。
- 實施Edge AI解決方案,用於交通管理和監控。
- 利用Edge AI技術優化城市資源。
- 將Edge AI與現有智慧城市系統集成。
- 解決智慧城市部署中的倫理和監管問題。
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- 理解 Edge AI 的基本概念和架構。
- 設置和配置 Edge AI 環境。
- 開發和部署簡單的 Edge AI 應用。
- 識別並理解 Edge AI 的用例和優勢。
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- 瞭解在節能設備上運行AI的挑戰。
- 優化神經網絡以進行低功耗推理。
- 使用量化、剪枝和模型壓縮技術。
- 以最小功耗在邊緣硬件上部署AI模型。
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在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解在邊緣設備上部署AI模型的挑戰和需求。
- 應用模型壓縮技術,減少AI模型的規模和複雜性。
- 利用量化方法,提升模型在邊緣硬件上的效率。
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通過本培訓,參與者將能夠:
- 理解邊緣AI中的安全與隱私挑戰。
- 實施保護邊緣設備和數據的最佳實踐。
- 制定緩解邊緣AI部署中安全風險的策略。
- 解決倫理問題並確保合規。
- 對邊緣AI應用進行安全評估和審計。