Um ein Modell des maschinellen Lernens in die reale Welt zu bringen, bedarf es weit mehr als nur der Modellierung. In dieser Specialization lernen Sie, wie Sie sich in verschiedenen Einsatzszenarien zurechtfinden und Daten effektiver nutzen, um Ihr Modell zu trainieren. In diesem zweiten Kurs lernen Sie, wie Sie Ihre maschinellen Lernmodelle in mobilen Anwendungen ausführen. Sie lernen, wie Sie Modelle für weniger leistungsfähige, batteriebetriebene Geräte vorbereiten und dann auf Android- und iOS-Plattformen ausführen. Schließlich lernen Sie, wie Sie TensorFlow auf Raspberry Pi und Mikrocontrollern auf eingebetteten Systemen einsetzen können. Diese Specialization baut auf unserer TensorFlow in Practice Specialization auf. Wenn Sie TensorFlow noch nicht kennen, empfehlen wir Ihnen, zunächst die Specialization TensorFlow in Practice zu belegen. Wenn Sie ein tieferes, grundlegendes Verständnis für die Funktionsweise neuronaler Netze entwickeln möchten, empfehlen wir Ihnen die Deep Learning Specialization.
Gerätebasierte Modelle mit TensorFlow Lite
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung TensorFlow: Daten und Einsatz
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozent: Laurence Moroney
29.672 bereits angemeldet
Kurs
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97%
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Bereiten Sie Modelle für batteriebetriebene Geräte vor
Führen Sie Modelle auf Android- und iOS-Plattformen aus
Einsatz von Modellen auf eingebetteten Systemen wie Raspberry Pi und Mikrocontrollern
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Objekt-Erkennung
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Mathematische Optimierung
- Kategorie: TensorFlow Lite
Wichtige Details
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4 Quizzes
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Willkommen zu diesem Kurs über TensorFlow Lite, eine aufregende Technologie, mit der Sie Ihre Modelle direkt und buchstäblich in die Hände der Menschen geben können. Sie beginnen mit einem tiefen Einblick in die Technologie und ihre Funktionsweise und erfahren, wie Sie Ihre Modelle für die mobile Nutzung optimieren können - wo Akkuleistung und Rechenleistung zu einem wichtigen Faktor werden. Anschließend werden Sie sich mit der Erstellung von Anwendungen auf Android und iOS befassen, die Modelle verwenden, und Sie werden sehen, wie Sie den TensorFlow Lite Interpreter in diesen Umgebungen einsetzen können. Zum Abschluss des Kurses werfen Sie einen Blick auf eingebettete Systeme und Mikrocontroller und führen Ihre Modelle auf Raspberry Pi und SparkFun Edge Boards aus. Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Sie keinen Zugang zu der Hardware haben - Sie werden größtenteils in der Lage sein, alles in emulierten Umgebungen zu tun. Fangen wir also damit an, uns anzusehen, was TensorFlow ist und wie es funktioniert!
Das ist alles enthalten
14 Videos8 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
Letzte Woche haben Sie TensorFlow Lite kennengelernt und gesehen, wie Sie Ihre Modelle von TensorFlow in das TensorFlow Lite Format konvertieren können. Sie haben auch den eigenständigen TensorFlow Lite Interpreter kennengelernt, der zum Testen dieser Modelle verwendet werden kann. Zum Abschluss haben Sie eine Übung durchgeführt, bei der Sie ein auf Fashion MNIST basierendes Modell in TensorFlow Lite konvertiert und dann mit dem Interpreter getestet haben. In dieser Woche werden Sie sich mit dem ersten der Einsatztypen für diesen Kurs beschäftigen: Android. Android ist ein vielseitiges Betriebssystem, das in einer Reihe von verschiedenen Gerätetypen eingesetzt wird, am häufigsten jedoch in Telefonen, Tablets und TV-Systemen. Mit TensorFlow Lite können Sie Ihre Modelle auf Android laufen lassen, so dass Sie ML auf jeden dieser Gerätetypen bringen können. Es ist zwar hilfreich, einige Konzepte der Android-Programmierung zu verstehen, aber wir hoffen, dass Sie auch ohne diese Vorkenntnisse mitkommen und zumindest die vollständigen Beispiel-Apps ausprobieren können, die wir für die Bildklassifizierung, die Objekterkennung und mehr erkunden werden!
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15 Videos4 Lektüren1 Quiz
Das andere beliebte mobile Betriebssystem ist natürlich iOS. Diese Woche werden Sie also ganz ähnliche Aufgaben erledigen wie letzte Woche - Sie lernen, wie man Modelle nimmt und sie auf iOS ausführt. Sie benötigen einige Programmierkenntnisse in Swift für iOS, um alles, was wir durchgehen, vollständig zu verstehen. Aber selbst wenn Sie nicht über diese Kenntnisse verfügen, denke ich, dass Ihnen der Inhalt dieser Woche Spaß machen wird - und Sie werden lernen, wie Sie eine Vielzahl von ML-Anwendungen erstellen, die auf diesem wichtigen Betriebssystem laufen!
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22 Videos9 Lektüren1 Quiz
Nun, da Sie sich TensorFlow Lite angesehen und die Erstellung von Apps auf Android und iOS erkundet haben, die es verwenden, besteht der nächste und letzte Schritt darin, eingebettete Systeme wie den Raspberry Pi zu erkunden und zu lernen, wie Sie Ihre Modelle darauf zum Laufen bringen. Das Schöne daran ist, dass der Pi ein vollwertiges Linux-System ist, auf dem Python laufen kann, so dass Sie entweder das vollständige TensorFlow für Training und Inferenz oder nur den Interpreter für die Inferenz verwenden können. Ich würde Letzteres empfehlen, da das Training auf einem Pi sehr langsam sein kann!
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Geprüft am 16. Apr. 2020
Geprüft am 12. Okt. 2020
Geprüft am 10. Apr. 2020
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Häufig gestellte Fragen
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