À propos de ce cours

44,697 consultations récentes
Certificat partageable
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100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire

Basic understanding of Kotlin and/or Swift

Approx. 10 heures pour terminer
Anglais

Ce que vous allez apprendre

  • Prepare models for battery-operated devices

  • Execute models on Android and iOS platforms

  • Deploy models on embedded systems like Raspberry Pi and microcontrollers

Compétences que vous acquerrez

TensorFlow LiteMathematical OptimizationMachine LearningTensorflowObject Detection
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Basic understanding of Kotlin and/or Swift

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Enseignant

Offert par

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deeplearning.ai

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

6 heures pour terminer

Device-based models with TensorFlow Lite

6 heures pour terminer
14 vidéos (Total 40 min), 6 lectures, 2 quiz
14 vidéos
A few words from Laurence55s
Features and components of mobile AI2 min
Architecture and performance3 min
Optimization Techniques2 min
Saving, converting, and optimizing a model3 min
Examples2 min
Quantization3 min
TF-Select1 min
Paths in Optimization1 min
Running the models1 min
Transfer learning3 min
Converting a model to TFLite1 min
Transfer learning with TFLite5 min
6 lectures
Prerequisites10 min
Downloading the Coding Examples and Exercises10 min
GPU delegates10 min
Learn about supported ops and TF-Select10 min
Week 1 Wrap up10 min
Exercise Description10 min
1 exercice pour s'entraîner
Week 1 Quiz
Semaine
2

Semaine 2

1 heure pour terminer

Running a TF model in an Android App

1 heure pour terminer
15 vidéos (Total 36 min), 3 lectures, 1 quiz
15 vidéos
Installation and resources2 min
Architecture of a model1 min
Initializing the Interpreter2 min
Preparing the Input1 min
Inference and results1 min
Code walkthrough3 min
Run the App2 min
Classifying camera images55s
Initialize and prepare input3 min
Demo of camera image classifier4 min
Initialize model and prepare inputs1 min
Inference and results3 min
Demo of the object detection App1 min
Code for the inference and results2 min
3 lectures
Android fundamentals and installation10 min
Week 2 Wrap up10 min
Description10 min
1 exercice pour s'entraîner
Week 2 Quiz
Semaine
3

Semaine 3

2 heures pour terminer

Building the TensorFLow model on IOS

2 heures pour terminer
22 vidéos (Total 45 min), 8 lectures, 1 quiz
22 vidéos
A few words from Laurence1 min
What is Swift?45s
TerserflowLiteSwift1 min
Cats vs Dogs App1 min
Taking the initial steps3 min
Scaling the image2 min
More steps in the process3 min
Looking at the App in Xcode5 min
What have we done so far and how do we continue?41s
Using the App50s
App architecture1 min
Model details1 min
Initial steps4 min
Final steps1 min
Looking at the code for the image classification App4 min
Object classification intro30s
TFL detect App53s
App architecture55s
Initial steps58s
Final steps3 min
Looking at the code for the object detection model3 min
8 lectures
Important links10 min
Apple’s developer's site 10 min
Apple's API10 min
More details10 min
Camera related functionalities10 min
The Coco dataset10 min
Week 3 Wrap up10 min
Description10 min
1 exercice pour s'entraîner
Week 3 Quiz
Semaine
4

Semaine 4

2 heures pour terminer

TensorFlow Lite on devices

2 heures pour terminer
13 vidéos (Total 29 min), 7 lectures, 1 quiz
13 vidéos
A few words from Laurence3 min
Devices3 min
Starting to work on a Raspberry Pi1 min
How do we start?2 min
Image classification1 min
The 4 step process2 min
Object detection1 min
Back to the 4 step process4 min
Raspberry Pi demo2 min
Microcontrollers2 min
Closing words by Laurence28s
A conversation with Andrew Ng1 min
7 lectures
Edge TPU models10 min
Options to choose from10 min
Pre optimized mobileNet10 min
Object detection model trained on the coco10 min
Suggested links10 min
Description10 min
Wrap up10 min
1 exercice pour s'entraîner
Week 4 Quiz

Avis

Meilleurs avis pour DEVICE-BASED MODELS WITH TENSORFLOW LITE

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À propos du Spécialisation TensorFlow: Data and Deployment

TensorFlow: Data and Deployment

Foire Aux Questions

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.