Programa do Curso

Introdução

  • Tensorflow vs Tensorflow Lite

Visão geral das características e do fluxo de trabalho de TensorFlow Lite

  • Recapitulação dos conceitos de aprendizagem automática e aprendizagem profunda
  • Como é conseguida a inferência de baixa latência no dispositivo
  • Construção e implementação de modelos de ponta a ponta

Preparando o ambiente de desenvolvimento

  • Iniciar um projeto Swift
  • Adicionar TensorFlow ao projeto

Capturar uma imagem com uma câmara do dispositivo

  • Como é captada a entrada da câmara
  • Descrição geral das classes e métodos
  • Executar a inferência num fotograma (efetuar a classificação da imagem)

Criar uma aplicação para deteção de objectos

  • Seleção de um modelo TensorFlow
  • Converter o modelo TensorFlow
  • Carregar o modelo TensorFlow para um dispositivo móvel
  • Carregar um modelo TensorFlow pré-treinado

Criar uma aplicação para classificação de imagens

  • Seleção de um modelo TensorFlow
  • Converter o modelo TensorFlow
  • Carregar o modelo TensorFlow para um dispositivo móvel
  • Carregar um modelo TensorFlow pré-treinado

Personalização do modelo e dos dados

  • Pré-processamento de um conjunto de dados
  • Definir os hiperparâmetros

Otimização do modelo TensorFlow

  • Medir o desempenho em relação a um parâmetro de referência
  • Medição da exatidão
  • Retreinamento de um modelo TensorFlow

Exploração de modelos alternativos

  • Seleção de um modelo diferente
  • Treinar um modelo para reconhecer novas classes (aprendizagem por transferência)
  • Obter imagens de treino para novas etiquetas

Implementar a aplicação iOS com IA activada

  • Efetuar a classificação de imagens no terreno

Resolução de problemas

Resumo e conclusão

Requisitos

  • Experiência em programação Swift
  • Experiência com desenvolvimento de aplicações móveis
  • Um dispositivo iOS com a versão 12 ou superior

Público

  • Desenvolvedores
  • Cientistas de dados que desejam desenvolver aplicações móveis com IA em iOS
  21 horas
 

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