Schulungsübersicht

Einführung in TensorFlow Lite

  • Überblick über TensorFlow Lite und seine Architektur
  • Vergleich mit TensorFlow und anderen Edge AI Frameworks
  • Vorteile und Herausforderungen der Verwendung von TensorFlow Lite für Edge AI
  • Fallstudien zu TensorFlow Lite in Edge AI-Anwendungen

Einrichtung der TensorFlow Lite-Umgebung

  • Installieren von TensorFlow Lite und seinen Abhängigkeiten
  • Konfigurieren der Entwicklungsumgebung
  • Einführung in TensorFlow Lite-Tools und -Bibliotheken
  • Praktische Übungen zur Umgebungsinstallation

AI-Modelle mit TensorFlow Lite entwickeln

  • Entwerfen und Trainieren von AI-Modellen für die Edge-Ausführung
  • Konvertierung von TensorFlow-Modellen in das TensorFlow Lite-Format
  • Optimierung der Modelle für Leistung und Effizienz
  • Praktische Übungen zur Modellentwicklung und -konvertierung

Bereitstellung von TensorFlow Lite-Modellen

  • Bereitstellen von Modellen auf verschiedenen Edge-Geräten (z.B. Smartphones, Mikrocontroller)
  • Ausführen von Rückschlüssen auf Edge-Geräten
  • Problembehandlung bei der Bereitstellung
  • Praktische Übungen zur Modellbereitstellung

Tools und Techniken für die Modelloptimierung

  • Quantisierung und ihre Vorteile
  • Techniken der Pruning und Modellkompression
  • Nutzung von TensorFlow-Lites Optimierungstools
  • Praktische Übungen zur Modelloptimierung

Entwicklung praktischer Edge AI-Anwendungen

  • Entwickeln realer Edge AI-Anwendungen mit TensorFlow Lite
  • Integration von TensorFlow-Lite-Modellen in andere Systeme und Anwendungen
  • Fallstudien erfolgreicher Edge AI-Projekte
  • Praktisches Projekt zur Entwicklung einer praktischen Edge AI-Anwendung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Ein Verständnis von AI- und Maschinellem-Lernen-Konzepten
  • Erfahrung mit TensorFlow
  • Grundlegende Programmierungsskills (Python wird empfohlen)

Zielpublikum

  • Entwickler
  • Datenwissenschaftler
  • AI-Praktiker
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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