문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
코스 개요
TensorFlow Lite 소개
- TensorFlow Lite와 그 구조 개요
- TensorFlow와 다른 엣지 AI 프레임워크와의 비교
- 엣지 AI에서 TensorFlow Lite 사용의 이점과 도전 과제
- TensorFlow Lite 엣지 AI 응용 사례 연구
TensorFlow Lite 환경 설정
- TensorFlow Lite 및 그 의존성 설치
- 개발 환경 구성
- TensorFlow Lite 도구 및 라이브러리 소개
- 환경 설정 실습
TensorFlow Lite로 AI 모델 개발
- 엣지 배포용 AI 모델 설계 및 학습
- TensorFlow 모델을 TensorFlow Lite 형식으로 변환
- 모델의 성능과 효율성을 최적화
- 모델 개발 및 변환 실습
TensorFlow Lite 모델 배포
- 다양한 엣지 디바이스(예: 스마트폰, 마이크로컨트롤러)에 모델 배포
- 엣지 디바이스에서 추론 실행
- 배포 문제 해결
- 모델 배포 실습
모델 최적화 도구 및 기술
- 양자화와 그 이점
- 가위질 및 모델 압축 기술
- TensorFlow Lite 최적화 도구 활용
- 모델 최적화 실습
실용적인 엣지 AI 애플리케이션 구축
- TensorFlow Lite를 사용하여 실세계 엣지 AI 애플리케이션 개발
- TensorFlow Lite 모델을 다른 시스템 및 애플리케이션과 통합
- 성공적인 엣지 AI 프로젝트 사례 연구
- 실용적인 엣지 AI 애플리케이션 구축 프로젝트
요약 및 다음 단계
요건
- AI 및 머신러닝 개념에 대한 이해
- TensorFlow 경험
- 기본 프로그래밍 스킬 (Python 권장)
대상
- 개발자
- 데이터 과학자
- AI 실무자
14 시간
회원 평가 (1)
고급 주제를 다루고 실제 사례를 통해 실습할 수 있습니다.
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
코스 - Advanced Edge AI Techniques
기계 번역됨