コース概要

導入

  • Tensorflow と Tensorflow Lite

TensorFlow Lite の機能とワークフローの概要

  • 機械学習と深層学習の概念の要約
  • オンデバイスの低遅延推論を実現する方法
  • エンドツーエンドのモデルの構築と展開

開発環境の準備

  • Swift プロジェクトの開始
  • プロジェクトにTensorFlowを追加

デバイスのカメラで画像をキャプチャする

  • カメラ入力のキャプチャ方法
  • クラスとメソッドの概要
  • フレーム上で推論を実行する (画像分類を実行する)

物体検出用のアプリの作成

  • 【2】モデルの選択
  • TensorFlow モデルの変換
  • TensorFlowモデルをモバイルデバイスにロードする
  • 事前トレーニングされた TensorFlow モデルのロード

画像分類用アプリの作成

  • 【2】モデルの選択
  • TensorFlow モデルの変換
  • TensorFlowモデルをモバイルデバイスにロードする
  • 事前トレーニングされた TensorFlow モデルのロード

モデルとデータのカスタマイズ

  • データセットの前処理
  • ハイパーパラメータの設定

TensorFlow モデルの最適化

  • ベンチマークに対するパフォーマンスの測定
  • 測定精度
  • TensorFlow モデルの再トレーニング

代替モデルの探索

  • 別のモデルを選択する
  • 新しいクラスを認識するようにモデルをトレーニングする (転移学習)
  • 新しいラベルのトレーニング画像の取得

AI 対応 iOS アプリのデプロイ

  • 現場での画像分類の実行

トラブルシューティング

要約と結論

要求

  • Swiftのプログラミング経験
  • モバイルアプリケーション開発の経験
  • v12以上が動作するiOSデバイス

観客

  • 開発者
  • iOS上でAI対応モバイルアプリケーションを開発したいデータサイエンティスト
  21 時間

参加者の人数


開始

完了


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.

Price per participant

お客様の声 (4)

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