Plan du cours

Introduction à TensorFlow Lite

  • Aperçu de TensorFlow Lite et de son architecture
  • Comparaison avec TensorFlow et autres frameworks d'IA pour les dispositifs de bord
  • Avantages et défis liés à l'utilisation de TensorFlow Lite pour l'IA de bord
  • Études de cas sur l'utilisation de TensorFlow Lite dans des applications d'IA de bord

Configuration de l'environnement TensorFlow Lite

  • Installation de TensorFlow Lite et de ses dépendances
  • Configuration de l'environnement de développement
  • Introduction aux outils et bibliothèques de TensorFlow Lite
  • Exercices pratiques pour la configuration de l'environnement

Développement de modèles IA avec TensorFlow Lite

  • Conception et formation de modèles IA pour le déploiement sur des dispositifs de bord
  • Conversion de modèles TensorFlow en format TensorFlow Lite
  • Optimisation des modèles pour la performance et l'efficacité
  • Exercices pratiques pour le développement et la conversion de modèles

Déploiement des modèles TensorFlow Lite

  • Déploiement des modèles sur divers dispositifs de bord (par exemple, smartphones, microcontrôleurs)
  • Exécution d'inférences sur les dispositifs de bord
  • Résolution des problèmes liés au déploiement
  • Exercices pratiques pour le déploiement de modèles

Outils et techniques d'optimisation des modèles

  • La quantification et ses avantages
  • Techniques de décroissance et de compression du modèle
  • Utilisation des outils d'optimisation de TensorFlow Lite
  • Exercices pratiques pour l'optimisation des modèles

Conception d'applications IA de bord concrètes

  • Développement d'applications IA de bord réelles en utilisant TensorFlow Lite
  • Intégration des modèles TensorFlow Lite avec d'autres systèmes et applications
  • Études de cas sur des projets d'IA de bord réussis
  • Projet pratique pour la conception d'une application IA de bord concrète

Résumé et étapes suivantes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique
  • Expérience avec TensorFlow
  • Compétences de programmation de base (Python recommandé)

Public cible

  • Développeurs
  • Scientifiques des données
  • Professionnels de l'IA
 14 Heures

Nombre de participants


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