Informações sobre o curso

9.959 visualizações recentes
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível intermediário

Basic understanding of Kotlin and/or Swift

Aprox. 11 horas para completar
Inglês

O que você vai aprender

  • Prepare models for battery-operated devices

  • Execute models on Android and iOS platforms

  • Deploy models on embedded systems like Raspberry Pi and microcontrollers

Habilidades que você terá

  • TensorFlow Lite
  • Mathematical Optimization
  • Machine Learning
  • Tensorflow
  • Object Detection
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível intermediário

Basic understanding of Kotlin and/or Swift

Aprox. 11 horas para completar
Inglês

Instrutores

oferecido por

Placeholder

deeplearning.ai

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up97%(2,060 classificações)
Semana
1
Semana 1
6 horas para concluir

Device-based models with TensorFlow Lite

6 horas para concluir
14 vídeos (Total 40 mín.), 6 leituras, 4 testes
Semana
2
Semana 2
1 hora para concluir

Running a TF model in an Android App

1 hora para concluir
15 vídeos (Total 36 mín.), 3 leituras, 2 testes
Semana
3
Semana 3
2 horas para concluir

Building the TensorFLow model on IOS

2 horas para concluir
22 vídeos (Total 45 mín.), 8 leituras, 2 testes
Semana
4
Semana 4
2 horas para concluir

TensorFlow Lite on devices

2 horas para concluir
13 vídeos (Total 29 mín.), 7 leituras, 2 testes

Avaliações

Principais avaliações do DEVICE-BASED MODELS WITH TENSORFLOW LITE

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Sobre Programa de cursos integrados TensorFlow: Data and Deployment

TensorFlow: Data and Deployment

Perguntas Frequentes – FAQ

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