Course Outline

Pengantar TensorFlow Ringan

  • Ikhtisar TensorFlow Lite dan arsitekturnya
  • Perbandingan dengan TensorFlow dan kerangka kerja AI edge lainnya
  • Manfaat dan tantangan menggunakan TensorFlow Lite untuk Edge AI
  • Studi kasus TensorFlow Lite di aplikasi Edge AI

Menyiapkan Lingkungan Ringan TensorFlow.

  • Menginstal TensorFlow Lite dan dependensinya
  • Mengonfigurasi lingkungan pengembangan
  • Pengantar TensorFlow Alat dan pustaka Lite
  • Latihan langsung untuk pengaturan lingkungan

Mengembangkan Model AI dengan TensorFlow Lite

  • Merancang dan melatih model AI untuk penerapan edge
  • Mengonversi model TensorFlow ke format TensorFlow Lite
  • Mengoptimalkan model untuk kinerja dan efisiensi
  • Latihan langsung untuk pengembangan dan konversi model

Menerapkan TensorFlow Model Ringan

  • Menerapkan model pada berbagai perangkat edge (misalnya, ponsel cerdas, mikrokontroler)
  • Menjalankan inferensi pada perangkat edge
  • Memecahkan masalah penerapan
  • Latihan langsung untuk penerapan model

Alat dan Teknik untuk Optimasi Model

  • Kuantisasi dan manfaatnya
  • Teknik pemangkasan dan kompresi model
  • Memanfaatkan alat pengoptimalan TensorFlow Lite
  • Latihan praktis untuk pengoptimalan model

Membangun Aplikasi Edge AI yang Praktis

  • Mengembangkan aplikasi Edge AI di dunia nyata menggunakan TensorFlow Lite
  • Mengintegrasikan TensorFlow model Lite dengan sistem dan aplikasi lain
  • Studi kasus proyek Edge AI yang sukses
  • Proyek praktis untuk membangun aplikasi Edge AI yang praktis

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Requirements

  • Pemahaman tentang konsep AI dan pembelajaran mesin
  • Pengalaman dengan TensorFlow
  • Keterampilan pemrograman dasar (Python disarankan)

Hadirin

  • Pengembang
  • Ilmuwan data
  • Praktisi AI
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Related Categories