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Programa do Curso
Introdução ao TensorFlow Lite
- Visão geral do TensorFlow Lite e da sua arquitetura
- Comparação com o TensorFlow e outros frameworks de IA de borda
- Benefícios e desafios do uso do TensorFlow Lite para IA de borda
- Estudos de caso do TensorFlow Lite em aplicações de IA de borda
Configurando o ambiente do TensorFlow Lite
- Instalando o TensorFlow Lite e suas dependências
- Configurando o 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
- Projetar e treinar modelos de IA para implantação de borda
- Conversão de modelos TensorFlow para o formato TensorFlow Lite
- Otimização de modelos para desempenho e eficiência
- Exercícios práticos para desenvolvimento e conversão de modelos
Implementação de modelos TensorFlow Lite
- Implementação de modelos em vários dispositivos periféricos (por exemplo, smartphones, microcontroladores)
- Execução de inferências em dispositivos periféricos
- Resolução de problemas de implementação
- Exercícios práticos para implantação de modelos
Ferramentas e técnicas para otimização de modelos
- Quantização e seus benefícios
- Técnicas de poda e compressão de modelos
- Utilização das ferramentas de otimização do TensorFlow Lite
- Exercícios práticos para a otimização de modelos
Construindo aplicações práticas de IA de borda
- Desenvolvimento de aplicações reais de IA de borda usando o TensorFlow Lite
- Integração dos modelos do TensorFlow Lite com outros sistemas e aplicações
- Estudos de caso de projectos bem sucedidos de IA no Edge
- Projeto prático para a construção de uma aplicação prática de IA no Edge
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimento dos conceitos de IA e de aprendizagem automática
- Experiência com TensorFlow
- Conhecimentos básicos de programação (Python recomendado)
Público-alvo
- Programadores
- Cientistas de dados
- Profissionais de IA
14 Horas