Tag: Raspberry Pi

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/device-based-models-tensorflow こんにちは、みなさん！今日は、Courseraで提供されている「Device-based Models with TensorFlow Lite」というコースをご紹介します。このコースは、機械学習モデルを現実のモバイルアプリケーションに組み込む方法を学ぶための素晴らしい機会です。 このコースでは、まずTensorFlow Liteというテクノロジーの深い理解を得られます。このテクノロジーを使うことで、モデルをスマートフォンやタブレットなどのバッテリー駆動のデバイスで効率的に動かす方法を学べます。特に、大きなデータセットや複雑なモデルを扱うときに、どのように性能を最適化するかが焦点となります。 ### カリキュラムのポイント 1. **TensorFlow Liteの基礎**: 最初のレッスンでは、TensorFlow Liteの仕組みを学びます。モデルをモバイル用に最適化する方法や、モデルをAndroidとiOSの両方のプラットフォーム上で動かす方法が学べます。 2. **Androidアプリでのモデルの実行**: Androidは多様なデバイスで使用されているOSです。このセクションでは、TensorFlow Liteを利用して、画像分類や物体検出などのサンプルアプリケーションにモデルを組み込む方法を体験します。 3. **iOSでのTensorFlowモデルの構築**: iOS向けのアプリ開発にも取り組む部分があります。Swiftのプログラミング基礎知識があればより楽しめますが、初心者でも取り組める内容となっています。 4. **組み込みシステムでのTensorFlow Lite**: 最後に、Raspberry Piなどの組み込みシステムでモデルを動作させる方法を学びます。これは、実際のハードウェアに触れるチャンスです。 このコースは、機械学習モデルを開発するだけでなく、それを実際のアプリに組み込むための実践的なスキルを身につけることができます。データサイエンスや機械学習に興味がある方には特におすすめです。さらに、エミュレーション環境での作業も可能なので、必要なハードウェアにアクセスできなくても安心です。…