Aprendizagem automática baseada em dispositivos com o TensorFlow Lite

A transição de modelos de nível de desktop para hardware com recursos limitados é uma habilidade vital para os desenvolvedores modernos. Neste curso, você dominará os fundamentos do TensorFlow Lite para adaptar, otimizar e executar modelos de machine learning diretamente em plataformas iOS e Android.Você entenderá como reduzir os tamanhos dos modelos, mantendo a precisão, permitindo que você crie aplicativos móveis responsivos e focados na privacidade que são executados totalmente offline. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura central do TensorFlow Lite e o fluxo de trabalho de aprendizado de máquina no dispositivo - Converta modelos TensorFlow padrão no formato flatbuffer otimizado - Aplique técnicas de quantização pós-treinamento para reduzir drasticamente o tamanho do modelo e acelerar a inferência - Integre modelos otimizados em aplicativos Android e iOS usando padrões de API limpos - Configure a delegação de hardware para aproveitar GPUs móveis e unidades de processamento neural - Implemente as melhores práticas para gerenciar o consumo de memória e bateria durante a execução no dispositivo O curso começa com conceitos fundamentais de computação de borda e conversão de modelos, depois orienta você passo a passo através de implementações escritas para os dois principais sistemas operacionais móveis.Você praticará a otimização de modelos através dos exemplos de código detalhados e exercícios de otimizzazione estruturados. Este curso é projetado para desenvolvedores de software e aspirantes a engenheiros de aprendizado de máquina que desejam trazer seus modelos para dispositivos móveis.Não é necessário desenvolvimento móvel prévio ou experiência avançada de hardware, pois começamos com os conceitos básicos absolutos de restrições e terminologia baseadas em dispositivos. Comece a ler hoje mesmo para preencher a lacuna entre a teoria do machine learning e a implantação móvel no mundo real.