【Udemy中英字幕】Flutter & ML : Train Tensorflow Lite models for Flutter Apps

Flutter 和 ML：为 Flutter 应用训练 Tensorflow Lite 模型

Flutter 机器学习 | 为 Flutter 训练图像分类、对象检测和回归模型 | Flutter AI

讲师：Mobile ML Academy by Hamza Asif

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您将学到什么

• 为 Flutter 应用程序训练机器学习模型
• 为 Flutter 应用训练图像分类和对象检测模型
• 为 Flutter 应用训练线性回归模型
• 在 Android 和 IOS 的 Flutter 中集成 Tensorflow Lite 模型
• 在 Flutter 中使用计算机视觉模型处理图像和实时摄像头素材
• 训练机器学习模型并构建燃油效率预测 Flutter 应用程序
• 训练机器学习模型并构建房价预测 Flutter 应用程序
• 在 Flutter 应用程序中分析和使用高级回归模型
• 训练任何预测模型并在 Flutter 应用程序中使用它
• Flutter 应用程序的 ML 模型训练的数据收集和预处理
• 机器学习和深度学习基础知识，用于训练 Flutter 的机器学习模型
• 了解用于训练 Flutter 机器学习的人工神经网络的工作原理
• 用于训练 Flutter ML 模型的 Python 编程语言的基本语法
• 使用 numpy、pandas 和 matplotlib 等数据科学库
• 训练水果分类模型并构建水果识别 Flutter 应用程序

探索相关主题

• 谷歌 Flutter
• 移动开发
• 发展

要求

• 已在电脑上安装 Android Studio 和 Flutter

描述

您是否想训练不同的机器学习模型并在 Flutter 中构建智能 Android 和 IOS 应用程序，欢迎参加本课程。

在本课程中，你将学习

• 从头开始在 Python 中训练强大的图像分类、对象检测和线性回归模型

• 然后我们将在 Flutter 中使用这些模型来构建智能 Flutter 应用

回归是机器学习的基本技术之一，可用于无数应用。例如，你可以使用回归来训练机器学习模型

• 预测房价

• 预测车辆的燃油效率

• 根据病情推荐药物剂量

• 推荐农业肥料

• 提出提高球员表现的练习建议

等等。因此，在本课程中，您将学习为 Flutter 训练自定义机器学习模型，并在 Flutter 中构建智能 Android 和 IOS 应用程序。

我是 Muhammad Hamza Asif，在本课程中，我们将踏上一段旅程，将预测模型的强大功能与 Flutter 应用开发的灵活性结合起来。无论您是经验丰富的 Flutter 开发人员还是新手，本课程都能为您提供有价值的内容

课程概述：我们将首先探索机器学习的基础知识及其各种类型，然后深入学习和人工神经网络的世界，这将作为训练 Flutter 机器学习模型的基础。

Flutter-ML 融合：掌握核心概念后，我们将弥合 Flutter 与机器学习之间的差距。为此，我们将从 Python 编程开始我们的旅程，这是一种多功能语言，将为我们的机器学习模型训练铺平道路

释放数据的力量：为了有效地准备和分析我们的数据集，我们将深入研究 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 等基本数据科学库。这些强大的工具将帮助您利用数据的潜力进行准确的预测。

Tensorflow for Mobile：接下来，我们将沉浸在 TensorFlow 的世界中，这个库不仅支持使用神经网络进行模型训练，而且还适用于移动设备，包括 Flutter

回归模型训练

1. 训练你的第一个机器学习模型：

   • 利用 TensorFlow 和 Python 创建一个简单的线性回归模型

   • 将模型转换为TFLite格式，使其与Flutter兼容

   • 学习将 tflite 模型集成到 Android 和 iOS 的 Flutter 应用中

2. 燃油效率预测：

   • 通过预测汽车燃油效率将您的知识应用于实际问题

   • 将模型无缝集成到 Flutter 应用中，获得直观的燃油效率预测体验

3. Flutter 中的房价预测：

   • 掌握在大量数据集上训练机器学习模型的艺术

   • 利用 Flutter 应用中经过训练的模型自信地预测房价

计算机视觉模型训练

1. Flutter 中的图像分类：

   • 收集并处理模型训练的数据集

   • 在自定义数据集上训练图像分类模型

   • 在 Flutter 中使用图像分类模型来处理图像和实时摄像机镜头

2. Flutter 中的对象检测

   • 在 Flutter 中使用 ML Kit 的对象检测模型

   • 训练自定义图像分类模型并使用它们对检测到的对象进行分类

   • 使用图像和实时摄像机镜头执行物体检测

Flutter 的优势：完成本课程后，你将能够：

• 训练先进的机器学习模型以实现准确的预测

• 将 tflite 模型无缝集成到您的 Flutter 应用程序中

• 在 Flutter 生态系统中分析并有效使用现有的回归和视觉 (ML) 模型

谁应该报名：

• 有抱负的 Flutter 开发人员渴望将预测模型添加到他们的技能组合中

• 初级 Flutter（Dart）开发人员，对 Google Flutter 中的移动应用程序开发了解甚少

• 中级 Flutter（Dart）开发人员希望在 Google Flutter 中构建一个强大的基于机器学习的应用程序

• 经验丰富的 Flutter（Dart）开发人员希望在他们的应用程序中使用机器学习模型。

踏入 Flutter 和预测模型的世界：加入我们的激动人心的旅程，释放 Flutter 和机器学习的潜力。在课程结束时，您将能够开发出不仅外观精美，而且能够做出明智的数据驱动决策的 Flutter 应用程序。

立即报名，拥抱 Flutter 与预测模型的融合！

本课程适合哪些人：

• 初级 Flutter 开发人员，想要训练 ML 模型并构建基于机器学习的 Flutter 应用程序
• 有抱负的 Flutter 开发人员渴望将 ML 建模添加到他们的技能组合中
• 寻求弥合机器学习与移动应用程序开发之间差距的爱好者。
• 机器学习工程师希望利用机器学习模型构建现实世界的应用程序