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
Declaração de Clientes (4)
That the trainer adapts to our needs
Eduardo Fontecha - ORMAZABAL PROTECTION & AUTOMATION S.L.U.
Curso - The Yocto Project - An Overview - hands-on
I understood the process of the operating system and how do we link all factors together information of network as well so now I have an obvious and full picture about what is going on these computers how they communicate with each others ultimately gained knowledge about the most important operating system which is Linux and how do we implement our own embedded Linux
Rawda Alnaqbi - beamtrail
Curso - Introduction to Embedded Linux (Hands-on training)
The knowledge of the trainer. He was able to answer all of my questions, even questions about our platform. He also continued to help until we all understood the material.
James O'Donnell - Tennant Company
Curso - Embedded Linux Kernel and Driver Development
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