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Struttura del corso
Introduzione
- Tensorflow contro Tensorflow Lite
Panoramica di TensorFlow Lite Funzionalità e flusso di lavoro
- Riepilogo dei concetti di machine learning e deep learning
- Come si ottiene l'inferenza a bassa latenza sul dispositivo
- Creazione e distribuzione di modelli end-to-end
Preparazione dell'ambiente di sviluppo
- Avvio di un progetto Swift
- Aggiunta di TensorFlow al progetto
Acquisizione di un'immagine con la fotocamera di un dispositivo
- Come viene acquisito l'input della fotocamera
- Cenni preliminari sulle classi e sui metodi
- Esecuzione dell'inferenza su un frame (esecuzione della classificazione delle immagini)
Creazione di un'app per il rilevamento di oggetti
- Selezione di un modello TensorFlow
- Conversione del modello TensorFlow
- Caricamento del modello TensorFlow su un dispositivo mobile
- Caricamento di un modello pre-addestrato TensorFlow
Creazione di un'app per la classificazione delle immagini
- Selezione di un modello TensorFlow
- Conversione del modello TensorFlow
- Caricamento del modello TensorFlow su un dispositivo mobile
- Caricamento di un modello pre-addestrato TensorFlow
Personalizzazione del modello e dei dati
- Pre-elaborazione di un set di dati
- Impostazione degli iperparametri
Ottimizzazione del modello TensorFlow
- Misurazione delle prestazioni rispetto a un benchmark
- Precisione di misura
- Ripetizione del training di un modello TensorFlow
Esplorazione di modelli alternativi
- Scelta di un modello diverso
- Addestrare un modello per riconoscere nuove classi (transfer learning)
- Ottenere immagini di training per le nuove etichette
Distribuzione dell'app abilitata per l'intelligenza artificiale iOS
- Esecuzione della classificazione delle immagini sul campo
Risoluzione dei problemi
Riassunto e conclusione
Requisiti
- Esperienza con Swift programmazione
- Esperienza nello sviluppo di applicazioni mobili
- Un dispositivo iOS con v12 o versione successiva
Pubblico
- Gli sviluppatori
- Data scientist che desiderano sviluppare applicazioni mobili abilitate all'intelligenza artificiale su iOS
21 ore
Recensioni (4)
Antonio gave is much background information, best practices and showed us useful tools to speed up our development process.
Philipp Hunger
Corso - Cross-platform mobile development with PhoneGap/Apache Cordova
He's an experienced trainer with a real life experience in the topic he was teaching. That led the course to cover the most important topics which interests any developer working in the field, and small details would be easily overseen if he was not working in this platform. Moreover, he was giving the course using the latest versions of iOS and Swift (10 \ 3) and that is a huge advantage to be adapting such new technology in short time.
Abdullah Alaradi - Thiqah Business Services
Corso - iPhone and iPad Development in Swift for iOS 8 and Xcode 6
It provided a solid foundation of RxSwift that will serve as a good launching point to improve our current Rx implementation.
Dan Nichols - SurveyMonkey
Corso - Reactive Programming for iOS with RxSwift
The way of transferring knowledge and the knowledge of the trainer.
