Návrh Školení

Úvod do TensorFlow Lite

  • Přehled o TensorFlow Lite a jeho architektuře
  • Porovnání s TensorFlow a dalšími rámci pro AI na okraji
  • Výhody a výzvy používání TensorFlow Lite pro Edge AI
  • Příklady užití TensorFlow Lite v aplikacích Edge AI

Nastavení prostředí TensorFlow Lite

  • Instalace TensorFlow Lite a jeho závislostí
  • Konfigurace vývojového prostředí
  • Úvod do nástrojů a knihoven TensorFlow Lite
  • Praktické cvičení pro nastavení prostředí

Vývoj AI modelů pomocí TensorFlow Lite

  • Návrh a trénování AI modelů pro nasazení na okraji
  • Konverze modelů TensorFlow do formátu TensorFlow Lite
  • Optimalizace modelů pro výkon a efektivitu
  • Praktické cvičení pro vývoj a konverzi modelů

Nasazování TensorFlow Lite modelů

  • Nasazení modelů na různých zařízeních na okraji (např. mobilní telefony, mikrokontrolery)
  • Spouštění inferencí na zařízeních na okraji
  • Řešení problémů při nasazování
  • Praktické cvičení pro nasazení modelu

Nástroje a techniky pro optimalizaci modelů

  • Kvantizace a její výhody
  • Techniky řezání a kompresních modelů
  • Použití nástrojů pro optimalizaci TensorFlow Lite
  • Praktické cvičení pro optimalizaci modelu

Vytváření praktických aplikací Edge AI

  • Vývoj skutečných aplikací Edge AI pomocí TensorFlow Lite
  • Integrace modelů TensorFlow Lite s jinými systémy a aplikacemi
  • Příklady úspěšných projektů Edge AI
  • Praktický projekt pro vytvoření praktické aplikace Edge AI

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Přehled konceptů umělé inteligence a strojového učení
  • Zkušenosti s TensorFlow
  • Základní programátorské dovednosti (doporučujeme Python)

Cílová skupina

  • Vývojáři
  • Data scientisti
  • Praktikové umělé inteligence
 14 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie