课程大纲

TensorFlow Lite简介

  • TensorFlow Lite 及其架构概述
  • 与 TensorFlow 和其他边缘 AI 框架的比较
  • 使用 TensorFlow Lite for Edge AI 的优势和挑战
  • 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

  • 设计和训练用于边缘部署的 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
  • 模型开发和转换的动手练习

部署 TensorFlow Lite 模型

  • 在各种边缘设备(例如智能手机、微控制器)上部署模型
  • 在边缘设备上运行推理
  • 排查部署问题
  • 模型部署的动手练习

模型优化的工具和技术

  • 量化及其优势
  • 修剪和模型压缩技术
  • 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 应用程序

  • 使用 TensorFlow Lite 开发实际的边缘 AI 应用程序
  • 将 TensorFlow Lite 模型与其他系统和应用程序集成
  • 成功边缘 AI 项目的案例研究
  • 用于构建实用边缘 AI 应用程序的实践项目

摘要和后续步骤

要求

  • 了解 AI 和机器学习概念
  • 经验 TensorFlow
  • 基本编程技能(Python 推荐)

观众

  • 开发 人员
  • 数据科学家
  • 人工智能从业者
 14 小时

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