Plan du cours
Introduction
- Tensorflow vs Tensorflow Lite
Vue d'ensemble des caractéristiques et du déroulement des opérations de TensorFlow Lite.
- Récapitulation des concepts d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond
- Comment l'inférence à faible latence sur l'appareil est réalisée
- Construction et déploiement de modèles de bout en bout
Préparation de l'environnement de développement
- Démarrer un projet Swift
- Ajouter TensorFlow au projet
Capture d'une image à l'aide d'un appareil photo
- Comment l'entrée de la caméra est capturée
- Aperçu des classes et des méthodes
- Exécution de l'inférence sur une image (classification de l'image)
Création d'une application pour la détection d'objets
- Sélection d'un modèle TensorFlow
- Conversion du modèle TensorFlow
- Chargement du modèle TensorFlow sur un appareil mobile
- Chargement d'un modèle TensorFlow pré-entraîné
Création d'une application pour la classification d'images
- Sélection d'un modèle TensorFlow
- Conversion du modèle TensorFlow
- Chargement du modèle TensorFlow sur un appareil mobile
- Chargement d'un modèle TensorFlow pré-entraîné
Personnalisation du modèle et des données
- Prétraitement d'un ensemble de données
- Définition des hyperparamètres
Optimisation du modèle TensorFlow
- Mesurer la performance par rapport à un point de référence
- Mesure de la précision
- Réentraînement d'un modèle TensorFlow
Explorer d'autres modèles
- Choix d'un modèle différent
- Entraîner un modèle à reconnaître de nouvelles classes (apprentissage par transfert)
- Obtenir des images d'entraînement pour les nouvelles étiquettes
Déploiement de l'application AI Enabled iOS App
- Classification d'images sur le terrain
Dépannage
Résumé et conclusion
Pré requis
- Expérience de la programmation Swift
- Expérience du développement d'applications mobiles .
- Expérience en développement d'applications mobiles
- Un appareil iOS fonctionnant avec la version 12 ou supérieure
Audience
- Développeurs
- Data scientists qui souhaitent développer des applications mobiles basées sur l'IA sur iOS
Nos Clients témoignent (4)
Antonio gave is much background information, best practices and showed us useful tools to speed up our development process.
Philipp Hunger
Formation - Cross-platform mobile development with PhoneGap/Apache Cordova
He's an experienced trainer with a real life experience in the topic he was teaching. That led the course to cover the most important topics which interests any developer working in the field, and small details would be easily overseen if he was not working in this platform. Moreover, he was giving the course using the latest versions of iOS and Swift (10 \ 3) and that is a huge advantage to be adapting such new technology in short time.
Abdullah Alaradi - Thiqah Business Services
Formation - iPhone and iPad Development in Swift for iOS 8 and Xcode 6
The way of transferring knowledge and the knowledge of the trainer.
Jakub Rękas - Bitcomp Sp. z o.o.
Formation - Machine Learning on iOS
It provided a solid foundation of RxSwift that will serve as a good launching point to improve our current Rx implementation.