Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về TensorFlow Lite
- Tổng quan về TensorFlow Lite và kiến trúc của nó
- So sánh với TensorFlow và các khungEdge AI khác
- Ưu điểm và thách thức khi sử dụng TensorFlow Lite cho Edge AI
- Các nghiên cứu điển hình về TensorFlow Lite trong ứng dụng Edge AI
Thiết lập môi trường TensorFlow Lite
- Cài đặt TensorFlow Lite và các phụ thuộc của nó
- Cấu hình môi trường phát triển
- Giới thiệu về công cụ và thư viện TensorFlow Lite
- Bài tập thực hành để thiết lập môi trường
Phát triển các mô hình AI với TensorFlow Lite
- Thiết kế và huấn luyện các mô hình AI cho việc triển khai cạnh
- Chuyển đổi các mô hình TensorFlow thành định dạng TensorFlow Lite
- Tối ưu hóa các mô hình để đạt hiệu suất và hiệu quả cao nhất
- Bài tập thực hành về phát triển và chuyển đổi mô hình
Triển khai các mô hình TensorFlow Lite
- Triển khai các mô hình trên nhiều thiết bị cạnh (ví dụ: điện thoại thông minh, vi điều khiển)
- Chạy suy luận trên các thiết bị cạnh
- Khắc phục các vấn đề triển khai
- Bài tập thực hành về triển khai mô hình
Công cụ và kỹ thuật tối ưu hóa mô hình
- Quantization và lợi ích của nó
- Pruning và các kỹ thuật nén mô hình
- Sử dụng các công cụ tối ưu hóa TensorFlow Lite
- Bài tập thực hành về tối ưu hóa mô hình
Xây dựng các ứng dụng Edge AI thực tế
- 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 điển hình về dự án Edge AI thành công
- Dự án thực hành để xây dựng một ứng dụng Edge AI thực tế
Tóm tắt và các bước tiếp theo
Yêu cầu
- Hiểu biết về AI và các khái niệm học máy
- Kinh nghiệm với TensorFlow
- Kỹ năng lập trình cơ bản (khuyến nghị sử dụng Python)
Đối tượng tham gia
- Nhà phát triển
- Nhà khoa học dữ liệu
- Chuyên gia AI
14 Giờ học
