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。
基于设备的 TensorFlow Lite 模型
基于设备的 TensorFlow Lite 模型
本课程是 TensorFlow：数据与部署 专项课程 的一部分
位教师：Laurence Moroney
访问权限由 New York State Department of Labor 提供
32,608 人已注册
您将学到什么
为电池供电设备准备模型
在安卓和 iOS 平台上执行模型
在 Raspberry Pi 和微控制器等嵌入式系统上部署模型
您将获得的技能
要了解的详细信息
可分享的证书
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作业
4 项作业
授课语言：英语（English）
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
本课程是 TensorFlow：数据与部署 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 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
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位教师
授课教师评分
(75个评价)
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.
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Larry W.
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Chaitanya A.
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学生评论
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AC
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.
BS
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.
RS
已于 Feb 14, 2020审阅
Just one recommendation, may be an exercise on a NLP Model deployment (Text or audio) could have been added rather than all 3 examples of computer vision
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