Flutter & ML : 訓練 TensorFlow Lite 模型並建立 AI 應用

在 Flutter 應用程式中使用機器學習 |為 Flutter 訓練影像分類、物件偵測和迴歸模型

從這 10.5 小時的課程，你會學到

• 為 Flutter 應用程式訓練機器學習模型
• 為 Flutter 應用訓練影像分類和物件偵測模型
• 為 Flutter 應用訓練線性迴歸模型
• 將 TensorFlow Lite 模型整合到適用於 Android 和 IOS 的 Flutter 中
• 將電腦視覺模型與影像和即時攝影機鏡頭結合使用
• 訓練機器學習模型並建立燃油效率預測 Flutter 應用程式
• 訓練機器學習模型並建立房價預測 Flutter 應用程式
• 在 Flutter 應用程式中分析和使用進階迴歸模型
• 訓練任何預測模型並將其用於 Flutter 應用程式
• Flutter 應用程式的 ML 模型訓練的資料收集和預處理
• 用於訓練機器學習模型的機器學習和深度學習基礎知識
• 了解用於訓練 Flutter 機器學習的人工神經網路的工作原理
• 用於訓練 Flutter ML 模型的 Python 程式語言的基本語法
• 使用 numpy、pandas 和 matplotlib 等資料科學程式庫( libraries )
• 訓練水果分類模型並建立水果識別 Flutter 應用程式

要求

Android studio 和 Flutter 安裝在你的 PC 上

課程說明

使用 Flutter 和 TensorFlow Lite 建立 AI 驅動的行動應用

您是否想訓練自訂機器學習模型，並將其應用於真實的 Android 和 iOS 應用程式？本課程將帶您從零開始，建立智慧、預測性和視覺驅動的 Flutter 應用程式 – 所有這些都將使用 TensorFlow Lite。

您將學到什麼

• 從零開始使用 Python 訓練影像分類、目標偵測和迴歸模型。
• 將訓練好的模型轉換為 TensorFlow Lite 格式，以便在行動裝置上使用。
• 將機器學習模型整合到適用於 Android 和 iOS 的 Flutter 應用程式中。
• 使用 ML Kit 對即時攝影機畫面進行目標偵測。
• 建構實際專案，例如：
  • 預測房子的價格
  • 預測車輛的燃油效率
  • 針對醫療狀況建議藥物劑量
  • 推薦農業肥料
  • 建議提升球員表現的練習

課程大綱

1. 機器學習與人工智慧基礎 – 學習核心概念、神經網路和深度學習。
2. 資料準備 – 使用 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 處理資料集。
3. 模型訓練 – 使用 TensorFlow 訓練迴歸模型和視覺模型。
4. TensorFlow Lite 轉換 – 讓您的模型適用於行動裝置。
5. Flutter 整合 – 在 Android 和 iOS 應用程式中載入和使用模型。
6. 實際專案 – 針對實際應用場景的逐步指導。

這是給誰用的？

• 希望將人工智慧整合到應用程式中的 Flutter 開發者。
• 希望參與以行動端為中心的實用專案的機器學習初學者。
• 旨在透過人工智慧驅動的應用程式擴展作品集的開發者。

在本課程結束時，您將能夠訓練、轉換和部署您自己的 ML 模型到漂亮的 Flutter 應用程式中 – 隨時可以上架 Play 商店或 App Store。

目標受眾

• 初學者 Flutter 開發者，希望訓練機器學習模型並建立基於機器學習的 Flutter 應用
• 渴望將機器學習建模技能融入 Flutter 開發的愛好者
• 致力於彌合機器學習與行動應用開發之間鴻溝的愛好者
• 希望使用機器學習模型建構實際應用的機器學習工程師

講師簡介

Mobile ML Academy by Hamza Asif 基於 ML 和 AI 的 Flutter、Android、IOS 和 React Native 課程

嗨，我是 Hamza Asif。

我熱衷於教導人們在 Android、IOS 和 Flutter 應用程式中使用機器學習和人工智慧。 我在全球 170 個國家教過 55,000 多名學生。

我在行動應用程式開發和數據科學方面擁有豐富的經驗。

我的目標是讓你成為一名出色的開發人員，能夠建立基於 ML 和 AI 的 NextGen 應用程式。

如果你對 Flutter 應用程式開發感興趣，我提供以下 NextGen Flutter 課程

• Flutter 中的人臉辨識與偵測 – 2024 年指南
• Flutter 機器學習 – 完整的 Flutter ML 指南
• 在 Flutter 中建立一個帶有 Circle To Search 功能的圖庫應用
• 訓練 Flutter 的物件偵測和影像分類模型
• ChatGPT & Flutter – 在 Flutter 中建立基於 AI 的智慧應用程式
• Flutter 和 ML：為 Flutter 應用程式訓練 Tensorflow Lite 模型

如果你對使用 Java 和 Kotlin 進行 Android 應用程式開發感興趣，我提供以下 NextGen Android 課程

Android 中的人臉辨識與偵測 – 2024 年指南

• Android 和 ML：為 Android 應用程式訓練 Tensorflow Lite 模型
• 在 Android 中訓練並使用自訂物件偵測模型
• ChatGPT 和 Android：建立聊天機器人和助手
• Android 中機器學習的使用完整指南

如果你對使用 Swift 和 SwiftUI 進行 IOS 應用程式開發感興趣，我提供以下 NextGen IOS 課程

• IOS 和 ML：為 IOS SwiftUI 應用程式訓練 Tensorflow Lite 模型

如果你對 React Native 應用程式開發感興趣，我提供以下 NextGen React Native 課程

• ChatGPT 和 React Native – 為 Android 和 IOS 建立聊天機器人
• React Native 中機器學習的使用 – 實用指南

我期待在我的課程中見到你。

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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