Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về TensorFlow Lite
- Tổng quan về TensorFlow Lite và kiến trúc của nó
- So sánh TensorFlow Lite với TensorFlow và các khung AI trên cạn khác
- Lợi ích và thách thức khi sử dụng TensorFlow Lite cho AI trên cạn
- Các nghiên cứu trường hợp về TensorFlow Lite trong các ứng dụng AI trên cạn
Cài đặt môi trường TensorFlow Lite
- Cài đặt TensorFlow Lite và các phụ thuộc
- Cấu hình môi trường phát triển
- Giới thiệu về các công cụ và thư viện TensorFlow Lite
- Các bài tập thực hành cho việc thiết lập môi trường
Phát triển mô hình AI với TensorFlow Lite
- Thiết kế và huấn luyện mô hình AI cho việc triển khai trên cạn
- Chuyển đổi mô hình TensorFlow sang định dạng TensorFlow Lite
- Tối ưu hóa mô hình cho hiệu suất và hiệu quả
- Các bài tập thực hành cho phát triển và chuyển đổi mô hình
Triển khai mô hình TensorFlow Lite
- Triển khai mô hình trên các thiết bị cạn khác nhau (ví dụ: điện thoại thông minh, microcontroller)
- Chạy các inferencing trên thiết bị cạn
- Giải quyết các vấn đề triển khai
- Các bài tập thực hành cho việc triển khai mô hình
Công cụ và kỹ thuật để tối ưu hóa mô hình
- Quantization và lợi ích của nó
- Các kỹ thuật cắt giảm và nén mô hình
- Sử dụng các công cụ tối ưu hóa của TensorFlow Lite
- Các bài tập thực hành cho việc tối ưu hóa mô hình
Xây dựng các ứng dụng Edge AI thực tiễn
- Phát triển các ứng dụng Edge AI thực tế bằng TensorFlow Lite
- Tích hợp các mô hình TensorFlow Lite với các hệ thống và ứng dụng khác
- Các nghiên cứu trường hợp về các dự án Edge AI thành công
- Dự án thực hành để xây dựng một ứng dụng Edge AI thực tiễn
Tóm lược và các bước tiếp theo
Requirements
- Hiểu biết về các khái niệm AI và Machine Learning
- Kinh nghiệm sử dụng TensorFlow
- Kỹ năng lập trình cơ bản (Python được khuyến nghị)
Đối tượng học viên
- Nhà phát triển
- Kỹ sư dữ liệu
- Người thực hành AI
14 Hours
