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Struttura del corso

Introduzione a TensorFlow Lite

  • Panoramica su TensorFlow Lite e sulla sua architettura
  • Confronto con TensorFlow e altri framework per l’Intelligenza Artificiale edge
  • Vantaggi e criticità nell’utilizzo di TensorFlow Lite in contesti edge
  • Analisi di casi pratici relativi all’applicazione di TensorFlow Lite nella Intelligenza Artificiale edge

Configurazione dell’ambiente di lavoro per TensorFlow Lite

  • Installazione di TensorFlow Lite e delle dipendenze necessarie
  • Configurazione completa dell’ambiente di sviluppo
  • Presentazione degli strumenti e delle librerie offerte da TensorFlow Lite
  • Esercitazioni pratiche sulla configurazione dell’ambiente

Sviluppo di modelli AI con TensorFlow Lite

  • Progettazione e addestramento di modelli adatti alla distribuzione su dispositivi edge
  • Conversione dei modelli creati in TensorFlow al formato TensorFlow Lite
  • Ottimizzazione dei modelli per garantirne prestazioni elevate e consumo minimo di risorse
  • Esercitazioni pratiche relative alla creazione e conversione dei modelli

Distribuzione dei modelli TensorFlow Lite

  • Installazione e utilizzo dei modelli su svariati dispositivi edge (ad esempio smartphone, microcontroller)
  • Esecuzione delle inferenze direttamente sui dispositivi edge
  • Risoluzione dei problemi più comuni legati alla distribuzione dei modelli
  • Attività pratiche finalizzate alla distribuzione effettiva dei modelli

Strumenti e tecniche per l’ottimizzazione dei modelli

  • La quantizzazione e i suoi benefici principali
  • Le tecniche di pruning e compressione dei modelli
  • Utilizzo degli strumenti integrati per l’ottimizzazione messi a disposizione da TensorFlow Lite
  • Esercitazioni pratiche volte all’ottimizzazione dei modelli

Sviluppo di applicazioni reali basate sull’Intelligenza Artificiale edge

  • Realizzazione concreta di soluzioni AI edge sfruttando TensorFlow Lite
  • Integrazione dei modelli TensorFlow Lite in altri sistemi e applicazioni
  • Analisi approfondita di progetti realizzati con successo nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale edge
  • Progetto finale pratico volto alla creazione di un’applicazione AI edge completa

Riepilogo e prossimi passi

Requisiti

  • Conoscenza dei concetti di Intelligenza Artificiale e Machine Learning
  • Esperienza nell’utilizzo di TensorFlow
  • Competenze di base nella programmazione (si consiglia Python)

Destinatari

  • Sviluppatori
  • Data scientist
  • Professionisti dell’AI
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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