Struttura del corso
Introduzione
Panoramica di TensorFlow Lite Caratteristiche e design
Machine Learning e fondamenti di deep learning
Preparazione dell'ambiente di sviluppo di app per dispositivi mobili
Creazione di un'app per il riconoscimento degli oggetti
Impostazione TensorFlow Lite
Selezione di un modello TensorFlow
Conversione del modello TensorFlow
Caricamento del modello TensorFlow su un dispositivo mobile
Ottimizzazione del modello TensorFlow per i dispositivi mobili
Aggiunta di funzionalità di chat per risposte più intelligenti
Caricamento di un modello pre-addestrato TensorFlow
Ripetizione del training di un modello TensorFlow
Pre-elaborazione di un set di dati
Impostazione degli iperparametri
Distribuzione dell'app abilitata per l'intelligenza artificiale
Esecuzione di TensorFlow modelli su altri dispositivi embedded
Risoluzione dei problemi
Riassunto e conclusione
Requisiti
- Esperienza con il linguaggio di programmazione Python.
- Esperienza nello sviluppo di applicazioni mobili.
Pubblico
- Sviluppatori di dispositivi mobili
- Scienziati dei dati
Recensioni (3)
Conoscenza del formatore e facilità con cui lo ha presentato.
Piotr - DPDgroup IT Solutions sp. z o.o.
Corso - Android Applications Testing
Traduzione automatica
I really enjoyed the fairly broad coverage of topics.
john harrigan
Corso - Android Development
Antonio gave is much background information, best practices and showed us useful tools to speed up our development process.