Plan du cours

Introduction

  • Tensorflow vs Tensorflow Lite

Vue d'ensemble des caractéristiques et du déroulement des opérations de TensorFlow Lite.

  • Récapitulation des concepts d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond
  • Comment l'inférence à faible latence sur l'appareil est réalisée
  • Construction et déploiement de modèles de bout en bout

Préparation de l'environnement de développement

  • Démarrer un projet Swift
  • Ajouter TensorFlow au projet

Capture d'une image à l'aide d'un appareil photo

  • Comment l'entrée de la caméra est capturée
  • Aperçu des classes et des méthodes
  • Exécution de l'inférence sur une image (classification de l'image)

Création d'une application pour la détection d'objets

  • Sélection d'un modèle TensorFlow
  • Conversion du modèle TensorFlow
  • Chargement du modèle TensorFlow sur un appareil mobile
  • Chargement d'un modèle TensorFlow pré-entraîné

Création d'une application pour la classification d'images

  • Sélection d'un modèle TensorFlow
  • Conversion du modèle TensorFlow
  • Chargement du modèle TensorFlow sur un appareil mobile
  • Chargement d'un modèle TensorFlow pré-entraîné

Personnalisation du modèle et des données

  • Prétraitement d'un ensemble de données
  • Définition des hyperparamètres

Optimisation du modèle TensorFlow

  • Mesurer la performance par rapport à un point de référence
  • Mesure de la précision
  • Réentraînement d'un modèle TensorFlow

Explorer d'autres modèles

  • Choix d'un modèle différent
  • Entraîner un modèle à reconnaître de nouvelles classes (apprentissage par transfert)
  • Obtenir des images d'entraînement pour les nouvelles étiquettes

Déploiement de l'application AI Enabled iOS App

  • Classification d'images sur le terrain

Dépannage

Résumé et conclusion

Pré requis

  • Expérience de la programmation Swift
  • Expérience du développement d'applications mobiles
  • .
  • Expérience en développement d'applications mobiles
  • Un appareil iOS fonctionnant avec la version 12 ou supérieure

Audience

  • Développeurs
  • Data scientists qui souhaitent développer des applications mobiles basées sur l'IA sur iOS
  21 heures

Nombre de participants



Prix par participant

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