Course Outline

Invoering

  • Tensorflow versus Tensorflow Lite

Overzicht van TensorFlow Lite-functies en workflow

  • Samenvatting van machine learning en deep learning-concepten
  • Hoe inferentie met lage latentie op het apparaat wordt bereikt
  • End-to-end modelbouw en -implementatie

Het voorbereiden van de ontwikkelomgeving

  • Een Swift-project starten
  • TensorFlow toevoegen aan het project

Een afbeelding vastleggen met een apparaatcamera

  • Hoe camera-invoer wordt vastgelegd
  • Overzicht van klassen en methoden
  • Inferentie uitvoeren op een frame (beeldclassificatie uitvoeren)

Een app maken voor objectdetectie

  • Een TensorFlow-model selecteren
  • Het TensorFlow-model converteren
  • Het TensorFlow-model op een mobiel apparaat laden
  • Een vooraf getraind TensorFlow model laden

Een app maken voor beeldclassificatie

  • Een TensorFlow-model selecteren
  • Het TensorFlow-model converteren
  • Het TensorFlow-model op een mobiel apparaat laden
  • Een vooraf getraind TensorFlow model laden

Het model en de gegevens aanpassen

  • Een dataset voorbewerken
  • De hyperparameters instellen

Het TensorFlow-model optimaliseren

  • Prestaties meten ten opzichte van een benchmark
  • Meetnauwkeurigheid
  • Een TensorFlow model opnieuw trainen

Alternatieve modellen verkennen

  • Een ander model kiezen
  • Een model trainen om nieuwe klassen te herkennen (transferleren)
  • Trainingsafbeeldingen verkrijgen voor nieuwe labels

Implementatie van de AI Enabled iOS-app

  • Uitvoeren van beeldclassificatie in het veld

Probleemoplossen

Samenvatting en conclusie

Requirements

  • Ervaring met Swift programmeren
  • Ervaring met het ontwikkelen van mobiele applicaties
  • Een iOS-apparaat met versie 12 of hoger

Publiek

  • Ontwikkelaars
  • Datawetenschappers die op AI gebaseerde mobiele applicaties willen ontwikkelen op iOS
 21 Hours

Number of participants



Price per participant

Getuigenissen (4)

Related Courses

TensorFlow Lite for Embedded Linux

21 Hours

TensorFlow Lite for Android

21 Hours

Tensorflow Lite for Microcontrollers

21 Hours

Cross-platform mobile development with PhoneGap/Apache Cordova

21 Hours

Advanced iOS Development

14 Hours

iPhone and iPad Development in Swift for iOS 8 and Xcode 6

35 Hours

iOS Programming (iPhone/iPad) for Programmers

35 Hours

iOS (iPhone and iPad Development) in Swift for iOS 11 and Xcode 9 - Swift 4

35 Hours

Kotlin for iOS and Android Development

35 Hours

Machine Learning on iOS

14 Hours

Reactive Programming for iOS with RxSwift

7 Hours

3D iOS Development with SceneKit

7 Hours

iPhone and iPad Development using Swift 3 and Xcode 8 for iOS 10

35 Hours

iOS (iPhone and iPad Development - Apple) in Swift for iOS 12 and Xcode 10 - Swift 4.1 Training Course

35 Hours

Related Categories

1