텐서플로 라이트를 활용한 안드로이드 딥러닝

1장. 안드로이드와 텐서플로 라이트 입문
1.1 안드로이드와 텐서플로 라이트를 이용한 앱 개발 워크플로
1.2 안드로이드 입문
1.3 안드로이드 개발 환경 구축
1.4 텐서플로 라이트 입문
1.5 텐서플로 라이트 개발 환경 구축
1.6 마무리

2장. 처음 만드는 안드로이드 앱
2.1 안드로이드 프로젝트 생성
2.2 안드로이드 프로젝트의 구조 및 기본 코드 분석
2.3 안드로이드 개발 언어
2.4 Gradle
2.5 안드로이드 기기 테스트
2.6 마무리

3장. 안드로이드 앱 UI 구성
3.1 레이아웃
3.2 위젯
3.3 액티비티
3.4 액티비티와 UI 연결
3.5 외부 컴포넌트 불러오기
3.6 마무리

4장. 텐서플로 라이트 모델 개발
4.1 텐서플로 라이트 모델 개발 워크플로
4.2 모델 선택
4.3 모델 개발
4.4 모델 변환
4.5 기기 배포
4.6 마무리

5장. 텐서플로 라이트 모델을 이용한 안드로이드 앱 개발
5.1 텐서플로 라이트 모델을 이용한 앱 개발 프로세스
5.2 입력 데이터 생성 앱 개발
5.3 TFLite 모델 로드
5.4 입력 이미지 전처리
5.5 추론 및 결과 해석
5.6 마무리

6장. 프레임워크를 활용한 이미지 분류 앱 개발
6.1 ImageNet 데이터
6.2 텐서플로 라이트 서포트 라이브러리
6.3 기기에 저장된 이미지 처리
6.4 카메라 이미지 처리
6.5 마무리

7장. 실시간 이미지 처리
7.1 Camera2 API의 개요
7.2 실시간 이미지 처리 앱의 개요
7.3 레이아웃 개발
7.4 카메라 사용 로직 구현
7.5 기기에서의 추론
7.6 마무리

8장. 텐서플로 라이트 모델의 성능 개선
8.1 추론 성능 측정
8.2 추론 성능 개선
8.3 마무리

9장. 텐서플로 라이트 모델 최적화
9.1 최적화의 개요
9.2 학습 후 양자화
9.3 양자화 인식 학습
9.4 마무리