Schulungsübersicht

Einführung

  • Tensorflow vs. Tensorflow Lite

Überblick über TensorFlow Lite Funktionen und Arbeitsablauf

  • Rekapitulation der Konzepte des maschinellen Lernens und des Deep Learning
  • Wie eine geräteinterne Inferenz mit niedriger Latenz erreicht wird
  • End-to-End-Modellbildung und -Einsatz

Vorbereiten der Entwicklungsumgebung

  • Starten eines Swift-Projekts
  • Hinzufügen von TensorFlow zum Projekt

Aufnehmen eines Bildes mit einer Gerätekamera

  • Wie die Kameraeingabe erfasst wird
  • Überblick über die Klassen und Methoden
  • Inferenz auf ein Bild anwenden (Bildklassifikation durchführen)

Erstellen einer App zur Objekterkennung

  • Auswählen eines TensorFlow-Modells
  • Konvertieren des TensorFlow-Modells
  • Laden des TensorFlow-Modells auf ein mobiles Gerät
  • Laden eines vortrainierten TensorFlow-Modells

Erstellen einer App für die Bildklassifizierung

  • Auswählen eines TensorFlow-Modells
  • Konvertieren des TensorFlow-Modells
  • Laden des TensorFlow-Modells auf ein mobiles Gerät
  • Laden eines vortrainierten TensorFlow-Modells

Anpassen des Modells und der Daten

  • Vorverarbeitung eines Datensatzes
  • Einstellung der Hyperparameter

Optimierung des TensorFlow-Modells

  • Messung der Leistung anhand eines Benchmarks
  • Messung der Genauigkeit
  • Erneutes Trainieren eines TensorFlow-Modells

Erkundung alternativer Modelle

  • Auswahl eines anderen Modells
  • Training eines Modells zur Erkennung neuer Klassen (Transfer-Lernen)
  • Beschaffung von Trainingsbildern für neue Bezeichnungen

Bereitstellung der AI Enabled iOS App

  • Bildklassifizierung im Feld

Fehlersuche

Zusammenfassung und Schlussfolgerung

Voraussetzungen

  • Erfahrungen mit Swift Programmierung
  • Erfahrung mit der Entwicklung mobiler Anwendungen
  • Ein iOS-Gerät mit v12 oder höher

Publikum

  • Entwickler
  • Datenwissenschaftler, die KI-fähige mobile Anwendungen auf iOS
  • entwickeln wollen
 21 Stunden

Teilnehmerzahl



Preis je Teilnehmer

Erfahrungsberichte (4)

Kombinierte Kurse

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