Programa do Curso

Introdução ao TensorFlow Lite

  • Visão geral do TensorFlow Lite e sua arquitetura
  • Comparação com o TensorFlow e outros frameworks de IA para edge computing
  • Benefícios e desafios do uso do TensorFlow Lite para IA Edge
  • Estudos de caso do TensorFlow Lite em aplicações de IA Edge

Configurando o Ambiente do TensorFlow Lite

  • Instalação do TensorFlow Lite e suas dependências
  • Configuração do ambiente de desenvolvimento
  • Introdução às ferramentas e bibliotecas do TensorFlow Lite
  • Exercícios práticos para configuração do ambiente

Desenvolvendo Modelos de IA com o TensorFlow Lite

  • Projeto e treinamento de modelos de IA para implantação em edge computing
  • Conversão de modelos do TensorFlow para o formato TensorFlow Lite
  • Otimização dos modelos para desempenho e eficiência
  • Exercícios práticos para desenvolvimento e conversão de modelos

Implantação de Modelos TensorFlow Lite

  • Implantação dos modelos em diferentes dispositivos edge (por exemplo, smartphones, microcontroladores)
  • Execução de inferências nos dispositivos edge
  • Solução de problemas de implantação
  • Exercícios práticos para implantação do modelo

Ferramentas e Técnicas para Otimização de Modelos

  • Quantização e seus benefícios
  • Técnicas de poda e compactação do modelo
  • Utilização das ferramentas de otimização do TensorFlow Lite
  • Exercícios práticos para otimização do modelo

Construindo Aplicações Práticas de IA Edge

  • Desenvolvimento de aplicações de IA Edge reais usando o TensorFlow Lite
  • Integração de modelos do TensorFlow Lite com outros sistemas e aplicações
  • Estudos de caso de projetos de IA Edge bem-sucedidos
  • Projeto prático para construir uma aplicação prática de IA Edge

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos de IA e aprendizado de máquina
  • Experiência com TensorFlow
  • Habilidades básicas de programação (Python recomendado)

Público-alvo

  • Desenvolvedores
  • Cientistas de dados
  • Praticantes de IA
 14 Horas

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