Struttura del corso

Introduzione a TensorFlow Lite

  • Panoramica di TensorFlow Lite e della sua architettura
  • Confronto con TensorFlow ed altri framework AI per i dispositivi edge
  • Vantaggi e sfide nell'utilizzo di TensorFlow Lite per l'AI ai bordi
  • Studi di caso dell'utilizzo di TensorFlow Lite nelle applicazioni AI ai bordi

Configurazione dell'Ambiente di TensorFlow Lite

  • Installazione di TensorFlow Lite e delle sue dipendenze
  • Configurazione dell'ambiente di sviluppo
  • Introduzione ai strumenti e alle librerie di TensorFlow Lite
  • Esercizi pratici per la configurazione dell'ambiente

Sviluppo di Modelli AI con TensorFlow Lite

  • Progettazione e addestramento dei modelli AI per il deployment ai bordi
  • Conversione dei modelli TensorFlow in formato TensorFlow Lite
  • Ottimizzazione dei modelli per prestazioni ed efficienza
  • Esercizi pratici per lo sviluppo e la conversione dei modelli

Deployment di Modelli TensorFlow Lite

  • Deployment dei modelli su vari dispositivi edge (es. smartphone, microcontroller)
  • Esecuzione delle inferenze sui dispositivi edge
  • Risoluzione dei problemi di deployment
  • Esercizi pratici per il deployment del modello

Strumenti e Tecniche per l'Ottimizzazione dei Modelli

  • Quantizzazione ed i suoi vantaggi
  • Tecniche di pruning e compressione del modello
  • Utilizzo degli strumenti di ottimizzazione di TensorFlow Lite
  • Esercizi pratici per l'ottimizzazione dei modelli

Costruzione di Applicazioni AI ai BORDI Pratiche

  • Sviluppo di applicazioni reali AI ai bordi utilizzando TensorFlow Lite
  • Integrazione dei modelli TensorFlow Lite con altri sistemi e applicazioni
  • Studi di caso di progetti Edge AI riusciti
  • Progetto pratico per la costruzione di un'applicazione Edge AI pratica

Riepilogo e Passaggi Successivi

Requisiti

  • Una comprensione dei concetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico
  • Esperienza con TensorFlow
  • Competenze di programmazione di base (Python consigliato)

Pubblico di riferimento

  • Sviluppatori
  • Scienziati dei dati
  • Professionisti dell'IA
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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