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Edge AI with TensorFlow Lite

 14 小时
这种由讲师指导的 中国（在线或现场）实时培训面向希望利用 TensorFlow Lite 进行边缘 AI 应用程序的中级开发人员、数据科学家和 AI 从业者。在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 TensorFlow Lite 的基础知识及其在边缘 AI 中的作用。
  • 使用 TensorFlow Lite 开发和优化 AI 模型。
  • 在各种边缘设备上部署 TensorFlow Lite 模型。
  • 利用工具和技术进行模型转换和优化。
  • 使用 TensorFlow Lite 实现实用的边缘 AI 应用程序。
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TensorFlow Lite for Embedded Linux

 21 小时
这种以讲师为主导的中国现场现场培训面向希望使用TensorFlow Lite在嵌入式设备上部署深度学习模型的开发人员。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 在嵌入式设备上安装和配置 Tensorflow Lite。
  • 了解 TensorFlow Lite 的基本概念和组件。
  • 将现有模型转换为 TensorFlow Lite 格式，以便在嵌入式设备上执行。
  • 在小型设备和 TensorFlow Lite 的限制范围内工作，同时学习如何扩展可以运行的操作范围。
  • 在运行 Linux 的嵌入式设备上部署深度学习模型。
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TensorFlow Lite for Android

 21 小时
这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）针对希望使用TensorFlow Lite开发具有深度学习功能的移动应用程序的开发人员。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 安装和配置 TensorFlow Lite。
  • 了解 TensorFlow、机器学习和深度学习背后的原理。
  • 将 TensorFlow 模型加载到 Android 设备上。
  • 在移动应用程序中启用深度学习和机器学习功能，例如计算机视觉和自然语言识别。
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TensorFlow Lite for iOS

 21 小时
这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）面向希望使用TensorFlow Lite开发具有深度学习功能的iOS移动应用程序的开发人员。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 安装和配置 TensorFlow Lite。
  • 了解移动设备上的 TensorFlow 和机器学习背后的原理。
  • 将 TensorFlow 模型加载到 iOS 设备上。
  • 运行能够检测和分类通过设备摄像头捕获的对象的 iOS 应用程序。
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Tensorflow Lite for Microcontrollers

 21 小时
这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）面向希望在非常小的嵌入式设备上编写，加载和运行机器学习模型的工程师。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 安装 TensorFlow Lite。
  • 将机器学习模型加载到嵌入式设备上，使其能够检测语音、对图像进行分类等。
  • 将 AI 添加到硬件设备，而无需依赖网络连接。
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