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Programa do Curso
Introdução
- O papel revolucionário do TensforFlow Lite nos sistemas incorporados e na IoT
Visão geral das características e operações de TensorFlow Lite
- Abordagemdos recursos limitados do dispositivo
- Operações predefinidas e alargadas
Configuração TensorFlow Lite
- Instalando o interpretador TensorFlow Lite
- Instalando outros pacotes do TensorFlow
- Trabalhar a partir da linha de comando vs API Python
Escolher um modelo para executar num dispositivo
- Visão geral dos modelos pré-treinados: classificação de imagens, deteção de objectos, resposta inteligente, estimativa de pose, segmentação
- Seleção de um modelo do TensorFlow Hub ou de outra fonte
Personalização de um modelo pré-treinado
- Como funciona a aprendizagem por transferência
- Reciclagem de um modelo de classificação de imagens
Conversão de um modelo
- Compreender o formato TensorFlow Lite (tamanho, velocidade, optimizações, etc.)
- Conversão de um modelo para o formato TensorFlow Lite
Execução de um modelo de previsão
- Compreender o funcionamento conjunto do modelo, do intérprete e dos dados de entrada
- Chamar o interpretador a partir de um dispositivo
- Executar dados através do modelo para obter previsões
Aceleração das operações do modelo
- Compreender a aceleração a bordo, GPUs, etc.
- Configurar delegados para acelerar operações
Adição de operações modelo
- Utilizar TensorFlow Selecionar para adicionar operações a um modelo.
- Criar uma versão personalizada do intérprete
- Utilizar os operadores personalizados para escrever ou portar novas operações
Otimização do modelo
- Compreender o equilíbrio entre desempenho, tamanho do modelo e precisão
- Utilizar o kit de ferramentas de otimização de modelos para otimizar o tamanho e o desempenho de um modelo
- Quantização pós-treinamento
Resolução de problemas
Resumo e conclusão
Requisitos
- Uma compreensão dos conceitos de aprendizagem profunda
- Experiência em programação Python
- Um dispositivo que executa Linux incorporado (Raspberry Pi, dispositivo Coral, etc.)
Público
- Desenvolvedores
- Cientistas de dados com interesse em sistemas incorporados
21 horas
Declaração de Clientes (5)
Talvez mais exercícios pudessem ser melhores para aprender, mas o tempo foi demasiado curto
Gianpiero Arico' - Urmet Spa
Curso - Embedded Linux Systems Architecture
Machine Translated
I thought the content (both theory and practical) was excellent, and exactly what we were wanting/expecting. The exercises were challenging but achievable.
Mike Kleinau - iVolve
Curso - Introduction to Embedded Linux (Hands-on training)
That the trainer adapts to our needs
Eduardo Fontecha - ORMAZABAL PROTECTION & AUTOMATION S.L.U.
Curso - The Yocto Project - An Overview - hands-on
I really enjoy having a virtual PC online, I can do exercises whenever I want
Dongfu Li - Northforge Innovations Inc
Curso - Yocto Project
I liked the hands-on nature of it.
