Plan du cours
Introduction
Vue d'ensemble des caractéristiques et de la conception de TensorFlow Lite.
Machine Learning et Deep Learning Fundamentals
Préparation de l'environnement de développement de l'application mobile
Créer une application pour la reconnaissance d'objets
Mise en place TensorFlow Lite
Sélection d'un modèle TensorFlow
Conversion du modèle TensorFlow
Chargement du modèle TensorFlow sur un appareil mobile
Optimisation du modèle TensorFlow pour les appareils mobiles
Ajouter des fonctionnalités de chat pour des réponses plus intelligentes
Chargement d'un modèle TensorFlow pré-entraîné
Réentraînement d'un modèle TensorFlow
Prétraitement d'un ensemble de données
Définition des hyperparamètres
Déploiement de l'application basée sur l'IA
Exécution des modèles TensorFlow sur d'autres dispositifs embarqués
Dépannage
Résumé et conclusion
Pré requis
- Expérience avec le langage de programmation Python.
- Expérience en développement d'applications mobiles.
Audience
- Développeurs mobiles
- Data scientists
Nos clients témoignent (4)
Les connaissances du formateur et la facilité avec laquelle il les a présentées.
Piotr - DPDgroup IT Solutions sp. z o.o.
Formation - Android Applications Testing
Traduction automatique
Le naturel et la convivialité de la formatrice. La formatrice adapte son cours et les exercices aux demandes (formation interactive).
Emmanuel BURON - Altim consulting
Formation - Android TV
I really enjoyed the fairly broad coverage of topics.
john harrigan
Formation - Android Development
Antonio gave is much background information, best practices and showed us useful tools to speed up our development process.