Course Outline

소개

  • Tensorflow 대 Tensorflow Lite

TensorFlow Lite 기능 및 작업 흐름 개요

  • 머신러닝과 딥러닝 개념 요약
  • 기기 내 낮은 지연 시간 추론이 달성되는 방법
  • 엔드투엔드 모델 구축 및 배포

개발 환경 준비

  • Swift 프로젝트 시작하기
  • 프로젝트에 TensorFlow 추가

장치 카메라로 이미지 캡처

  • 카메라 입력을 캡처하는 방법
  • 클래스 및 메서드 개요
  • 프레임에 대한 추론 실행(이미지 분류 수행)

객체 감지용 앱 만들기

  • TensorFlow 모델 선택
  • TensorFlow 모델 변환
  • TensorFlow 모델을 모바일 장치에 로드하기
  • 사전 훈련된 TensorFlow 모델 로드

이미지 분류용 앱 만들기

  • TensorFlow 모델 선택
  • TensorFlow 모델 변환
  • TensorFlow 모델을 모바일 장치에 로드하기
  • 사전 훈련된 TensorFlow 모델 로드

모델 및 데이터 사용자 정의

  • 데이터 세트 사전 처리
  • 하이퍼파라미터 설정

TensorFlow 모델 최적화

  • 벤치마크 대비 성능 측정
  • 측정 정확도
  • TensorFlow 모델 재교육

대체 모델 탐색

  • 다른 모델 선택
  • 새로운 클래스를 인식하도록 모델 훈련(전이 학습)
  • 새 라벨에 대한 학습 이미지 얻기

AI 지원 iOS 앱 배포

  • 현장에서 이미지 분류 수행

문제 해결

요약 및 결론

Requirements

  • Swift 프로그래밍 경험
  • 모바일 애플리케이션 개발 경험
  • v12 이상을 실행하는 iOS 기기

청중

  • 개발자
  • iOS에서 AI 지원 모바일 애플리케이션을 개발하려는 데이터 과학자
  21 Hours
 

Number of participants


Starts

Ends


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

회원 평가 (4)

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