课程主页: https://www.coursera.org/learn/device-based-models-tensorflow
课程概述
在现实世界中，将机器学习模型应用到实际场景中的过程远不止于构建模型。这门课程——《基于设备的模型与TensorFlow Lite》将教你如何有效地利用数据和应对多种部署方案，将你的机器学习模型运用在移动应用中。
课程亮点
本课程强调了在低功耗、依靠电池供电的设备上优化和运行机器学习模型的重要性。你将学习如何在Android和iOS平台上执行模型，并探索如何在嵌入式系统和微控制器上部署你的模型。
课程大纲
- 深入了解TensorFlow Lite技术：本模块将带你全面了解TensorFlow Lite，包括如何在移动设备上优化模型。
- 在Android应用中运行TF模型：这一部分你将学习如何在Android设备上应用你的模型，尽管了解一些Android编程概念会有帮助，但即使没有也可以跟随样例应用进行实践。
- 在iOS上构建TensorFlow模型：类似于Android部分，但这次我们将探索如何在iOS上运行你的模型，建议具备Swift编程基础，以便更好理解内容。
- 在设备上使用TensorFlow Lite：最后一个模块将带你跑在Raspberry Pi等嵌入式系统上，你将了解如何利用这些设备来运行你的模型。
推荐理由
这门课程不仅适合有一定编程基础的学员，也在课程中提供了大部分模拟环境的支持，确保即使没有硬件设备的情况下，学习者仍能进行实践，增强学习体验。课程内容丰富，涉及的技术前沿，尤其是TensorFlow Lite在移动和嵌入式设备上的应用，未来的就业市场中将是一个不可忽视的职业技能。
总结
如果你对机器学习应用、移动开发和嵌入式系统感兴趣，这门课程绝对值得报名。不论是行业新手，还是希望提升技能的开发者，这门课程都能为你在机器学习领域的职业生涯打下坚实基础。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/device-based-models-tensorflow