運用 Flutter & Python 的深度學習課程 – 開發 6 個 AI 應用程式

使用 Flutter & Python 建構 6 個尖端的深度學習行動應用程式

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從這 6.5 小時的課程,你會學到

  • 學習如何在 Python 中建構最先進的演算法,然後將它們實現為一個 Flutter 應用程式
  • 用 Python 建構任何神經網路,然後將它們匯出到你的 Flutter 應用程式中
  • 對不同型別的神經網路有一個清晰的理解,並且知道如何利用它們
  • 這些工具和技能可以幫助你在手機上實現任何人工智慧想法
  • 使用不同的策略得到 90% 以上準確率的神經網路
  • 用 Python 建構 GAN 並將其應用到 Flutter 中
  • 用 Python 建構 CNN 並將其應用到 Flutter 中
  • 將自然語言處理( NLP )演算法應用到 Flutter 中
  • Flutter 機器學習

要求

  • 中級程式設計師
  • 瞭解一些神經網路背後的理論
  • 好奇心

課程說明

參加 Udemy 最全面的 Flutter 和深度學習課程,並學習如何建構令人驚嘆的最新深度學習應用程式!

你是否想了解最新的深度學習演算法以及如何將其應用於 IOS / Android 應用程式? 那麼,本課程正是為你準備的!你將學習如何應用各種最新的深度學習演算法,例如 GAN、CNN 和自然語言處理。

在本課程中,我們將建構 6 個深度學習應用程式,這些應用程式將展示用於開發可擴充的先進深度學習 Flutter 應用程式的工具和技能!

完成本課程後,你將能夠:

  1. 學習工具和技能,以開發你的人工智慧想法,應用到行動裝置
  2. 對不同型別的神經網路有一個清晰的理解,並且知道如何利用它們。
  3. 用 Python 建構任何神經網路,然後將它們匯出到你的 Flutter 應用程式中。
  4. 使用不同的策略得到 90% 以上正確率的神經網路。

你為什麼要選擇這門課?

本課程涵蓋要開發用最先進的深度學習方法的 Flutter 應用程式應該採取的所有步驟。

很難找到好的課程教你如何實現這些演算法,而講師 Samuel Boylan-Sajous 已經從事程式設計工作多年,並在 University of Guelph 獲得了電腦科學學位,他決定將他對深度學習的熱情和建構實用的人工智慧應用程式的知識分享給更多想學習的人。

以下是本課程的內容:

  • 在 Teachable Machine 上建構神經網路並將其輸出到 Flutter 專案中
  • 在 Google Collab/Jupyter Notebook 上用 Keras/Python 建構一個神經網路,並將其匯出到 Flutter 專案中
  • 使用 API 來執行一些自然語言處理,並在我們的應用程式中實施這些演算法。
  • 用 python 建構一個 GAN 並將其實施到你的 flutter 應用程式中。
  • 還有更多!

這門課是給你的,如果 :

  • 你感興趣的是為兩個最流行的行動平台 – iOS 和 Android – 開發真正的原生行動應用程式
  • 你對深度學習/人工智慧或移行動開發充滿熱情,並且想擴充你的知識面。
  • 你想擴大你的深度學習/人工智慧履歷組合與 6 個尖端深度學習應用程式!
  • 想學習最先進的深度學習演算法,以及如何在行動裝置上運用它們!

課程先決條件 :

  • 原本就有行動開發經驗將會有很大的幫助,但不是一個硬性要求(如果你只知道 CSS/HTML & 物件導向程式設計,那就沒問題,只要研究一下 Flutter 是什麼)
  • 瞭解神經網路背後的一些理論(知道資料是如何被神經網路處理的)

我們的承諾

  • 教育我們的學生是我們的工作,我們致力於此。如果你對課程內容或任何相關主題有任何問題,你可以在課程中提出問題或直接與我們訊息聯繫。

目標受眾

  • 初級/中級 Flutter 開發人員
  • 想要學習深度學習的行動開發人員
  • 希望將最先進的深度學習演算法應用於行動應用程式的人
  • 希望建立最先進的深度學習/AI 應用程式

講師簡介

Samuel Boylan-Sajous 機器學習工程師  ( 更多講師主講課程介紹 )  

嘿! 我是 Samuel Boylan-Sajous。如我所見,機器學習和深度學習將以我們能想像的方式改變世界。我立志學習所有這方面的知識,經由解決實際的問題的實用專案,並分享我在此過程中學到的知識。我擁有加拿大安大略省的 University of Guelph 的電腦科學學位,並具有多年使用多種語言的程式設計經驗。讓我們一起學習! 🙂

英文字幕:有

  • 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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