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课程大纲
TensorFlow Lite 简介
- TensorFlow Lite 及其架构概述
- TensorFlow 与其他边缘 AI 框架的比较
- 使用 TensorFlow Lite 进行边缘 AI 的优势与挑战
- TensorFlow Lite 在边缘 AI 应用中的案例研究
设置 TensorFlow Lite 环境
- 安装 TensorFlow Lite 及其依赖项
- 配置开发环境
- TensorFlow Lite 工具和库简介
- 环境设置的动手练习
使用 TensorFlow Lite 开发 AI 模型
- 为边缘部署设计和训练 AI 模型
- 将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 格式
- 优化模型以提高性能和效率
- 模型开发与转换的动手练习
部署 TensorFlow Lite 模型
- 在各种边缘设备(如智能手机、微控制器)上部署模型
- 在边缘设备上运行推理
- 解决部署问题
- 模型部署的动手练习
模型优化的工具与技术
- 量化及其优势
- 剪枝与模型压缩技术
- 利用 TensorFlow Lite 的优化工具
- 模型优化的动手练习
构建实用的边缘 AI 应用
- 使用 TensorFlow Lite 开发实际边缘 AI 应用
- 将 TensorFlow Lite 模型与其他系统和应用集成
- 成功边缘 AI 项目的案例研究
- 构建实用边缘 AI 应用的动手项目
总结与下一步
要求
- 对人工智能和机器学习概念的理解
- 具备TensorFlow使用经验
- 基本编程技能(推荐Python)
受众
- 开发者
- 数据科学家
- 人工智能从业者
14 小时