将机器学习模型带入现实世界涉及的不仅仅是建模。本专业课程将教您如何驾驭各种部署场景,并更有效地使用数据来训练模型。 第二门课程将教您如何在移动应用中运行机器学习模型。您将学习如何为低功耗、使用电池的设备准备模型,然后在 Android 和 iOS 平台上执行模型。最后,您将学习如何在 Raspberry Pi 和微控制器上使用 TensorFlow 在嵌入式系统上进行部署。 本专业课程以 TensorFlow 实践专业课程为基础。如果您是 TensorFlow 的新手,我们建议您先学习 TensorFlow 实践专业课程。如果想更深入地了解神经网络的工作原理,我们建议您学习深度学习专业课程。
Unlock access to 10,000+ courses with Coursera Plus. Start 7-Day free trial.


了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块
欢迎参加本课程,TensorFlow Lite 是一项令人兴奋的技术,可以让您直接将模型交到人们手中。首先,您将深入了解该技术及其工作原理,学习如何优化模型以适用于移动应用--在移动应用中,电池电量和处理能力成为一个重要因素。然后,您将了解如何在 Android 和 iOS 上构建使用模型的应用程序,并了解如何在这些环境中使用 TensorFlow Lite 解释器。最后,您将了解嵌入式系统和微控制器,在 Raspberry Pi 和 SparkFun Edge 板上运行您的模型。 如果您无法访问硬件,也不用担心--大部分情况下,您可以在仿真环境中完成所有操作。那么,让我们先来了解一下 TensorFlow 是什么以及它是如何工作的!
涵盖的内容
14个视频8篇阅读材料1个作业1个编程作业1个非评分实验室
上周您了解了 TensorFlow Lite,并学习了如何将模型从 TensorFlow 转换为 TensorFlow Lite 格式。你们还了解了可用于测试这些模型的独立 TensorFlow Lite 解释器。最后的练习是将基于时尚 MNIST 的模型转换为 TensorFlow Lite 格式,然后使用解释器进行测试。 本周您将学习本课程的第一种部署类型:安卓。Android 是一种多功能操作系统,可用于多种不同类型的设备,但最常见的是手机、平板电脑和电视系统。使用 TensorFlow Lite,您可以在 Android 上运行您的模型,因此您可以将 ML 带到这些设备类型中的任何一种。 虽然了解一些 Android 编程概念会有所帮助,但我们希望即使您不了解这些概念,也能跟上我们的进度,并至少尝试一下我们将探索的图像分类、物体检测等完整示例应用程序!
涵盖的内容
15个视频4篇阅读材料1个作业
另一个流行的移动操作系统当然是 iOS。因此,本周你将完成与上周非常相似的任务--学习如何获取模型并在 iOS 上运行它们。你需要有一些 iOS 版 Swift 的编程背景,才能完全理解我们所讲的一切,但即使你没有这方面的专业知识,我想本周的内容也会让你觉得探索起来很有趣--你将学会如何构建在这个重要操作系统上运行的各种 ML 应用程序!
涵盖的内容
22个视频9篇阅读材料1个作业
在了解了 TensorFlow Lite 并探索了如何在 Android 和 iOS 上构建使用它的应用程序之后,下一步也是最后一步就是探索树莓派(Raspberry Pi)等嵌入式系统,学习如何让模型在上面运行。最棒的是,Raspberry Pi 是一个完整的 Linux 系统,因此可以运行 Python,让你既可以使用完整的 TensorFlow 进行训练和推理,也可以只使用解释器进行推理。我建议使用后者,因为在 Pi 上进行训练可能会很慢!
涵盖的内容
13个视频9篇阅读材料1个作业
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
位教师

从 软件开发 浏览更多内容
状态:免费试用DeepLearning.AI
状态:免费DeepLearning.AI
状态:免费试用DeepLearning.AI
状态:免费试用DeepLearning.AI
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展




学生评论
653 条评论
- 5 stars
78.01%
- 4 stars
16.18%
- 3 stars
4.27%
- 2 stars
0.76%
- 1 star
0.76%
显示 3/653 个
已于 Apr 10, 2020审阅
The course was a good one from the instructor. Could have made it more interesting. But anyways a good starter course for anyone.
已于 Oct 12, 2020审阅
Really informative course on tf lite for beginners like me, it has given serious thoughts about the EDGEML field and opportunities , thanks coursera and deeplearning.ai for this kind of courses.
已于 Jan 13, 2021审阅
Excellent study material, lot of new concepts on different platforms with the same ideology of the workflow really made it a good combo of fastly taught topics but with similar connecting dots!
常见问题
要获取课程资料、作业和证书,您需要在注册课程时购买证书体验。 您可以尝试免费试听,或申请资助。课程可能提供 "完整课程,无证书"。通过该选项,您可以查看所有课程资料,提交必要的评估,并获得最终成绩。这也意味着您无法购买证书体验。
注册课程后,您就可以访问专项课程中的所有课程,完成作业后还可以获得证书。您的电子证书将添加到您的 "成就 "页面--在那里,您可以打印证书或将其添加到您的 LinkedIn 个人资料中。
是的。在特定的学习课程中,如果您付不起注册费,可以申请助学金或奖学金。如果您选择的学习课程有助学金或奖学金,您可以在说明页面找到申请链接。
更多问题
提供助学金,

