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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