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Course Outline
소개
- 임베디드 시스템 및 IoT에서 TensforFlow Lite의 판도를 바꾸는 역할
TensorFlow Lite 기능 및 작동 개요
- 제한된 장치 리소스 해결
- 기본 및 확장 작업
TensorFlow 라이트 설정
- TensorFlow Lite 인터프리터 설치
- 다른 TensorFlow 패키지 설치
- 명령줄과 Python API에서 작업하기
장치에서 실행할 모델 선택
- 사전 훈련된 모델 개요: 이미지 분류, 객체 감지, 스마트 응답, 포즈 추정, 분할
- TensorFlow 허브 또는 기타 소스에서 모델 선택
사전 학습된 모델 사용자 정의
- 전이 학습의 작동 방식
- 이미지 분류 모델 재학습
모델 변환
- TensorFlow Lite 형식 이해(크기, 속도, 최적화 등)
- 모델을 TensorFlow Lite 형식으로 변환
예측 모델 실행
- 모델, 인터프리터, 입력 데이터가 함께 작동하는 방식 이해
- 장치에서 통역사 호출하기
- 예측을 얻기 위해 모델을 통해 데이터 실행
모델 운영 가속화
- 온보드 가속도, GPU 등 이해
- 작업을 가속화하도록 대리인 구성
모델 작업 추가
- TensorFlow 사용 모델에 작업을 추가하려면 선택합니다.
- 인터프리터의 사용자 정의 버전 구축
- 사용자 정의 연산자를 사용하여 새 작업 작성 또는 이식
모델 최적화
- 성능, 모델 크기, 정확도의 균형 이해
- 모델 최적화 툴킷을 사용하여 모델의 크기와 성능 최적화
- 훈련 후 양자화
문제 해결
요약 및 결론
Requirements
- 딥러닝 개념에 대한 이해
- Python 프로그래밍 경험
- 임베디드 Linux(Raspberry Pi, Coral 장치 등)를 실행하는 장치
청중
- 개발자
- 임베디드 시스템에 관심이 있는 데이터 과학자
21 Hours
회원 평가 (4)
That the trainer adapts to our needs
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I understood the process of the operating system and how do we link all factors together information of network as well so now I have an obvious and full picture about what is going on these computers how they communicate with each others ultimately gained knowledge about the most important operating system which is Linux and how do we implement our own embedded Linux
Rawda Alnaqbi - beamtrail
Course - Introduction to Embedded Linux (Hands-on training)
The knowledge of the trainer. He was able to answer all of my questions, even questions about our platform. He also continued to help until we all understood the material.
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어쩌면 학습에 더 많은 연습이 더 나을 수도 있지만 시간이 너무 짧았습니다.
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