课程主页: https://www.coursera.org/learn/device-based-models-tensorflow
课程简介
随着机器学习技术的迅猛发展，如何将这些模型应用到实际的设备中，尤其是移动设备，是一个亟待解决的问题。Coursera上推出的“Device-based Models with TensorFlow Lite”课程，正是为了解决这个需求而设计的。本课程将引导你学习如何将机器学习模型部署到各种设备上，尤其是低功耗和电池驱动的设备。
本课程的核心内容包括：如何优化模型以适应移动设备，使用TensorFlow Lite解释器在Android和iOS平台上运行模型，以及在Raspberry Pi和SparkFun Edge等嵌入式系统上运行模型。
课程大纲
首先，课程将带你深入了解TensorFlow Lite的技术原理，帮助你掌握如何为移动设备优化机器学习模型。接下来，你将学习如何在Android和iOS应用中使用这些模型，尽管对于Android的编程背景会有帮助，但课程已尽量使内容易于理解，即便你没有编程基础，也能通过完整的示例程序进行学习。
在iOS部分，我们将类似地讲解如何在iOS设备上运行模型，尽管具备Swift的编程背景会帮助你更好地理解过程。最后，课程将探索如何在嵌入式系统上运行模型，利用Raspberry Pi进行实验，使你的学习更加丰富。
学习体验
课程提供了丰富的实践内容，尽管没有硬件设备，你依然可以在模拟环境中完成大部分实验，使学习变得更为灵活和方便。通过本课程，你不仅能掌握机器学习模型的构建和部署技巧，还能提升在移动平台上实现智能应用的能力，为未来的工作和研究打下坚实的基础。
总结
总的来说，“Device-based Models with TensorFlow Lite”是一门极具实用价值的课程，非常适合希望将机器学习与移动设备结合的学习者。通过系统的学习与实践，你将为将来的项目应用积累丰富的经验和技能。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/device-based-models-tensorflow