Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Inleiding tot TensorFlow Lite
- Overzicht van TensorFlow Lite en diens architectuur
- Vergelijking met TensorFlow en andere Edge AI-frameworks
- Voordelen en uitdagingen bij het gebruik van TensorFlow Lite voor Edge AI
- Voorbeelden uit de praktijk van succesvolle Edge AI-projecten met TensorFlow Lite
Opzetten van een werkomgeving voor TensorFlow Lite
- Installeren van TensorFlow Lite en bijbehorende afhankelijkheden
- Configureren van de ontwikkelomgeving
- Kennismaking met relevante hulpmiddelen en bibliotheken binnen TensorFlow Lite
- Praktische oefeningen ter kennismaking met de werkomgeving
Ontwikkeling van AI-modellen met TensorFlow Lite
- Het ontwerpen en trainen van modellen specifiek geschikt voor edge-implementatie
- Conversie van reguliere TensorFlow-modellen naar het Lite-formaat
- Optimaliseren van modellen voor betere prestaties en efficiëntie
- Praktische oefeningen met modelontwikkeling en conversie
Implementatie van TensorFlow Lite-modellen
- Uitrol van modellen op verschillende edge-apparaten zoals smartphones en microcontrollers
- Het uitvoeren van inferenties op dergelijke apparaten
- Oplossen van problemen die tijdens implementatie kunnen optreden
- Praktische oefeningen gericht op modelimplementatie
Hulpmiddelen en technieken voor modeloptimalisatie
- Quantisatie: wat het is en welke voordelen het biedt
- Pruning en overige technieken ter comprimering van modellen
- Gebruikmaken van geïntegreerde optimalisatietools binnen TensorFlow Lite
- Praktische oefeningen in modeloptimalisatie
Realiseren van concrete Edge AI-toepassingen
- Het ontwikkelen van haalbare Edge AI-applicaties met behulp van TensorFlow Lite
- Integreren van TensorFlow Lite-modellen in diverse systemen en applicaties
- Voorbeelden van reeds succesvol uitgevoerde Edge AI-projecten
- Afsluitend praktijkproject: het bouwen van een eigen Edge AI-applicatie
Samenvatting en verdere stappen
Vereisten
- Kennis van basisconcepten rond kunstmatige intelligentie en machine learning
- Ervaring met TensorFlow
- Basisprogrammeervaardigheden (Python wordt aanbevolen)
Doelgroep
- Ontwikkelaars
- Data scientists
- AI-experts en praktijkmensen uit het veld
14 Uren
Getuigenissen (1)
Dat we geavanceerde onderwerpen kunnen bespreken en met praktijkvoorbeelden kunnen werken
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Cursus - Advanced Edge AI Techniques
Automatisch vertaald