使用 Google 地圖、機器學習、YOLO 和 TensorFlow 進行高級 Android 開發。成為大師
從這 22.5 時的課程，你會學到
- 已掌握 Android 基礎知識並希望進階到進階實際應用開發的 Android 中階開發者。
- 對機器學習、電腦視覺和人工智慧驅動的行動應用感興趣的 Android 開發者。
- 希望整合 Google 地圖並建立類似 Uber 的基於位置的實際應用的開發者。
- 希望在 Android 應用中實際應用機器學習概念的初學者（無需複雜的數學知識）。
- 希望使用 TensorFlow Lite (TFLite) 建立、訓練和部署自訂機器學習模型的開發者。
- 旨在建立目標偵測應用程式（包括自訂 YOLO 和 SSD MobileNet 模型）的 Android 工程師。
- 正在準備高級 Android、人工智慧或電腦視覺課程的學生或專業人士。
- 希望透過高級 Android + 機器學習專案來提升作品集的開發者。
要求
Android Studio 基本技能
課程說明
歡迎來到 Android 應用程式開發系列課程的第三部分，我們將深入探討高階 Android 工程和裝置端機器學習。
本課程專為希望超越傳統 CRUD 應用，開始開發智慧化、生產級 Android 應用的開發者而設計，這些應用將地圖系統、即時資料和機器學習模型相結合。
您將首先掌握高級 Google 地圖整合，學習如何構建類似 Uber 的應用，這些應用能夠處理實時位置跟蹤、攝像頭移動、標記、折線路徑規劃、距離計算以及基於地圖的 UI 優化，以適應實際應用場景。
接下來，您將深入學習 Android 機器學習，並專注於端到端工作流程，而不是孤立的概念。您將學習如何：
- 準備和建構用於行動端機器學習的資料集
- 訓練適用於 Android 應用場景的自訂模型
- 將模型轉換為 TensorFlow Lite (TFLite) 並進行最佳化
- 在 Android 裝置上有效部署和運行機器學習模型
本課程的重點是電腦視覺和目標檢測。您將使用諸如 SSD MobileNet 和 YOLO 等業界標準架構，學習以下內容：
- 不同目標偵測模型的差異以及各自的適用場景
- 如何從零開始訓練自訂目標偵測模型
- 如何將這些模型匯出並整合到 Android 應用中
- 如何使用設備攝影機進行即時目標偵測
您還將學習對行動效能至關重要的最佳化技術，包括模型大小縮減、推理速度最佳化和資源管理，確保您的應用程式在真實裝置上流暢運行。
本課程以專案為導向，著重於實務應用。每個主要概念都將直接應用於 Android 平台，讓您清楚了解機器學習、電腦視覺和 Android 開發如何在實際產品中協同工作。
完成本課程後，您將：
- 建構了基於地圖的高級 Android 應用
- 利用設備端機器學習實現了 AI 功能
- 建立並部署了自訂 TFLite 目標偵測模型
- 開發了可用於生產環境的即時機器學習 Android 應用
- 顯著提升了您的 Android 和 AI 技能
這是一門高階課程，假定學員已具備 Kotlin、Android Studio 和 Android 基礎知識。
目標受眾
- 本課程專為具備基礎到中級經驗，並希望將技能提升至高級專業水平的 Android 開發者而設計。
- 適合人群：希望使用 Google 地圖、定位服務和類似 Uber 的應用概念構建實際 Android 應用的開發者；對將機器學習和電腦視覺整合到應用程式中感興趣的 Android 開發者；希望透過高級 Android + ML 專案增強作品集的學生和專業人士；希望獲得 AI 驅動的 Android 應用實踐經驗（而理論知識）的偵測器；
講師簡介
Abbass Masri– Doc. Ali Alaeddine Android 應用程式開發人員和電腦專家
專業 Android應用開發人員，擁有10年以上經驗。
在 Playstore 上擁有超過 1,000,000 次下載的成功應用程式（在 Playstore 上查看它們：）
- 掌握安卓( Android )
- 掌握安卓專業版( Android Pro )
- 掌握 Flutter
- 掌握 Kotlin
- 導航
電腦科學碩士學位
在當地多所學校任教
擁有一個大型 YouTube 頻道，可以幫助許多人學習 Android 應用程式開發和 Flutter。
字幕：英文
- 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To
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