TensorFlow Lite 교육

TensorFlow Lite 교육

대한민국에서 현지 강사가 진행하는 TensorFlow Lite 교육 과정.

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TensorFlow Lite코스 개요

코스 이름
Duration
Overview
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21 시간
TensorFlow Lite는 제한된 컴퓨터 및 메모리 자원을 갖춘 모바일 및 내장 장치에서 모델을 실행할 수 있는 오픈소스 깊은 학습 프레임 워크입니다.

이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 삽입된 장치에 깊은 학습 모델을 배치하기 위해 TensorFlow Lite를 사용하고자하는 개발자를 대상으로합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

삽입된 장치에 Tensorflow Lite를 설치하고 설정합니다. 개념과 구성 요소를 이해하십시오 TensorFlow Lite. 기존 기계 학습 모델을 TensorFlow Lite 형식으로 변환하여 내장된 장치에서 실행할 수 있습니다. 작은 장치와 TensorFlow Lite의 제한 내에서 일하면서 기본 기능을 확장하는 방법을 배우십시오. 깊은 학습 모델을 삽입된 장치에서 실행하여 물리적 세계 문제를 해결하여 이미지와 음성을 인식하고 패턴을 예측하고 로봇과 다른 삽입된 시스템의 움직임과 반응을 시작합니다.

코스의 형식

인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.

코스 Customization 옵션

이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
21 시간
TensorFlow Lite는 모바일 장치 및 내장 시스템을 위한 오픈소스 깊은 학습 프레임 워크입니다.

이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 깊은 학습 능력을 가진 모바일 응용 프로그램을 개발하기 위해 TensorFlow Lite를 사용하고자하는 개발자를 대상으로합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

설치 및 설정 TensorFlow Lite. TensorFlow 뒤에 있는 원칙, 기계 학습 및 깊은 학습을 이해하십시오. [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] 컴퓨터 비전과 모바일 응용 프로그램에서 자연 언어 인식과 같은 깊은 학습 및 기계 학습 기능을 가능하게 합니다.

코스의 형식

인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.

코스 Customization 옵션

이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오. TensorFlow에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오: https://www.tensorflow.org/lite/
21 시간
TensorFlow Lite for Microcontrollers는 마이크로 컨트롤러 및 제한된 메모리를 가진 다른 장치에서 기계 학습 모델을 실행하도록 설계된 TensorFlow Lite 포트입니다.

이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 매우 작은 내장 장치에 기계 학습 모델을 작성, 충전 및 실행하고자하는 엔지니어를 대상으로합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

설치 TensorFlow 약간 기계 학습 모델을 내장된 장치에 업로드하여 연설을 감지하고 이미지 분류를 가능하게 합니다. 네트워크 연결성에 의존하지 않고 하드웨어 장치에 AI를 추가합니다.

코스의 형식

인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.

코스 Customization 옵션

이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
21 시간
TensorFlow Lite는 모바일 장치 및 내장 시스템을 위한 오픈소스 깊은 학습 프레임 워크입니다.

이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 깊은 학습 능력을 가진 모바일 애플리케이션을 개발하기 위해 TensorFlow Lite를 사용하고자하는 개발자를 대상으로합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

설치 및 설정 TensorFlow Lite. TensorFlow 뒤에 있는 원칙과 모바일 장치에서 기계 학습을 이해하십시오. [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] 장치의 카메라를 통해 캡처 된 개체를 감지하고 분류 할 수있는 iOS 응용 프로그램을 실행합니다.

코스의 형식

인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.

코스 Customization 옵션

이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.

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