TensorFlow Lite dla iOS – uczenie maszynowe na urządzeniach mobilnych

Opis

To trzydniowe specjalistyczne szkolenie wprowadza uczestników w świat uczenia maszynowego na urządzeniach mobilnych z wykorzystaniem TensorFlow Lite dla iOS. Program został starannie opracowany, aby połączyć teoretyczne podstawy uczenia maszynowego z praktycznymi aspektami implementacji modeli ML na urządzeniach mobilnych. Kurs skupia się na efektywnym wykorzystaniu mocy obliczeniowej urządzeń iOS przy zachowaniu wysokiej wydajności i niskiego zużycia baterii. Poprzez połączenie wykładów z intensywnymi warsztatami praktycznymi, uczestnicy uczą się nie tylko implementować, ale także optymalizować i dostosowywać modele uczenia maszynowego do specyfiki urządzeń mobilnych.

Profil uczestnika

• Programiści iOS zainteresowani integracją uczenia maszynowego
• Inżynierowie ML pracujący nad rozwiązaniami mobilnymi
• Deweloperzy aplikacji wykorzystujących sztuczną inteligencję
• Architekci rozwiązań mobilnych projektujący systemy ML
• Specjaliści ds. optymalizacji aplikacji mobilnych
• Programiści pracujący nad zaawansowanymi funkcjami AI
• Inżynierowie R&D badający możliwości ML na urządzeniach
• Deweloperzy aplikacji przetwarzających dane w czasie rzeczywistym

Agenda

1. Podstawy TensorFlow Lite
• Architektura i komponenty TensorFlow Lite
• Konwersja modeli do formatu mobilnego
• Integracja z aplikacjami iOS
• Optymalizacja modeli dla urządzeń mobilnych
2. Implementacja modeli ML
• Przetwarzanie obrazów i wizja komputerowa
• Rozpoznawanie mowy i przetwarzanie audio
• Analiza tekstu i NLP na urządzeniu
• Transfer learning w kontekście mobilnym
3. Optymalizacja i wydajność
• Techniki kwantyzacji modeli
• Optymalizacja pod kątem CPU i Neural Engine
• Zarządzanie pamięcią i zasobami
• Profilowanie i debugowanie modeli ML
4. Wdrażanie i monitorowanie
• Integracja z CoreML i innymi frameworkami
• Strategie aktualizacji modeli
• Monitoring wydajności w środowisku produkcyjnym
• Zapewnienie prywatności danych użytkowników

Korzyści

Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił efektywnie implementować i optymalizować modele uczenia maszynowego na urządzeniach iOS przy użyciu TensorFlow Lite. Zdobędzie umiejętność dostosowywania istniejących modeli ML do ograniczeń urządzeń mobilnych. Nauczy się projektować architektury aplikacji uwzględniające specyfikę przetwarzania ML na urządzeniu. Będzie w stanie implementować zaawansowane funkcje AI z zachowaniem wysokiej wydajności i niskiego zużycia energii. Pozna techniki monitorowania i optymalizacji działania modeli ML w środowisku produkcyjnym. Opanuje metody zapewnienia prywatności danych przy jednoczesnym zachowaniu efektywności uczenia maszynowego.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Praktyczna znajomość programowania iOS w Swift
• Podstawowa wiedza z zakresu uczenia maszynowego
• Doświadczenie w tworzeniu aplikacji mobilnych
• Zrozumienie koncepcji przetwarzania danych

Zagadnienia

• TensorFlow Lite
• Modele uczenia maszynowego
• Optymalizacja na urządzeniach
• Kwantyzacja modeli
• Neural Engine
• Transfer learning
• Przetwarzanie obrazu
• Analiza tekstu
• Rozpoznawanie mowy
• Profilowanie wydajności
• Prywatność danych
• Monitoring produkcyjny

Poznaj naszą firmę