التعلم الآلي المعتمد على الجهاز باستخدام TensorFlow Lite

يتطلب تشغيل نماذج التعلم الآلي على الأجهزة المحمولة وأجهزة الحافة تقنيات متخصصة لضمان الأداء العالي دون استنزاف البطارية. يعد الانتقال من النماذج المخصصة لأجهزة سطح المكتب إلى الأجهزة ذات الموارد المحدودة مهارة حيوية للمطورين المعاصرين. في هذه الدورة، ستتقن أساسيات TensorFlow Lite لتكييف نماذج التعلم الآلي وتحسينها وتنفيذها مباشرة على منصات iOS و Android. ستفهم كيفية تقليص أحجام النماذج مع الحفاظ على الدقة، مما يتيح لك بناء تطبيقات محمولة سريعة الاستجابة ومركزة على الخصوصية تعمل بالكامل دون اتصال بالإنترنت. ما ستتعلمه: - فهم البنية الأساسية لـ TensorFlow Lite وسير عمل التعلم الآلي على الجهاز - تحويل نماذج TensorFlow القياسية إلى تنسيق flatbuffer المحسن - تطبيق تقنيات التكميم بعد التدريب لتقليل حجم النموذج بشكل كبير وتسريع الاستدلال - دمج النماذج المحسنة في تطبيقات Android و iOS باستخدام أنماط API واضحة - تكوين تفويض الأجهزة للاستفادة من وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) ووحدات المعالجة العصبية (neural processing units) المحمولة - تطبيق أفضل الممارسات لإدارة استهلاك الذاكرة والبطارية أثناء التنفيذ على الجهاز تبدأ الدورة بالمفاهيم الأساسية للحوسبة الطرفية وتحويل النماذج، ثم ترشدك خلال تطبيقات مكتوبة خطوة بخطوة لكلا نظامي التشغيل المحمولين الرئيسيين. ستتدرب على تحسين النماذج من خلال أمثلة تعليمات برمجية مفصلة وتمارين تحسين منظمة. تم تصميم هذه الدورة للمطورين البرمجيين ومهندسي التعلم الآلي الطموحين الذين يرغبون في جلب نماذجهم إلى الأجهزة المحمولة. لا يلزم وجود خبرة سابقة في تطوير الأجهزة المحمولة أو الأجهزة المتقدمة، حيث نبدأ بالأساسيات المطلقة للقيود والمصطلحات المعتمدة على الجهاز. ابدأ القراءة اليوم لسد الفجوة بين نظرية التعلم الآلي والنشر العملي على الأجهزة المحمولة.