Gerätebasierte Modelle mit TensorFlow Lite

Beschreibung

Um ein Modell für maschinelles Lernen in die reale Welt zu bringen, muss viel mehr als nur modelliert werden. In dieser Spezialisierung lernen Sie, wie Sie durch verschiedene Bereitstellungsszenarien navigieren und Daten effektiver zum Trainieren Ihres Modells verwenden.

In diesem zweiten Kurs lernen Sie, wie Sie Ihre Modelle für maschinelles Lernen in mobilen Anwendungen ausführen. Sie lernen, wie Sie Modelle für batteriebetriebene Geräte mit geringerem Stromverbrauch vorbereiten und dann Modelle auf Android- und iOS-Plattformen ausführen. Schließlich erfahren Sie, wie Sie mithilfe von TensorFlow auf Raspberry Pi und Mikrocontrollern auf eingebetteten Systemen bereitstellen.

Diese Spezialisierung baut auf unserer TensorFlow in Practice-Spezialisierung auf. Wenn Sie TensorFlow noch nicht kennen, empfehlen wir Ihnen, zuerst die Spezialisierung TensorFlow in der Praxis zu absolvieren. Um ein tieferes, grundlegendes Verständnis der Funktionsweise neuronaler Netze zu entwickeln, empfehlen wir Ihnen, die Deep Learning-Spezialisierung zu absolvieren.