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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