Tự học Data Analyst với Excel tại nhà chỉ 199K Tìm hiểu thêm Mua Ngay!

Giới Thiệu Khóa Học Machine Learning Cho Flutter - Hướng Dẫn Hoàn Chỉnh 2023 [Mã - 7614 A]

Sử dụng TensorFlow lite & ML Kit trong Flutter, Đào tạo các mô hình ML cho Flutter, Xây dựng hơn 20 ứng dụng Flutter Android và IOS.
Liu Liu

khoa-hoc-machine-learning-cho-flutter-huong-dan-hoan-chinh-2023-ma-7614a


Giới thiệu khoá học:

Chào mừng bạn đến với việc sử dụng Machine Learning trong Flutter - Hướng Dẫn Hoàn Chỉnh 2023.

Bao gồm tất cả các khái niệm nền tảng về việc sử dụng các mô hình ML bên trong các ứng dụng Flutter, đây là khóa học Google Flutter ML toàn diện nhất hiện có trực tuyến.

Điều quan trọng là bạn không cần phải biết kiến ​​thức cơ bản về Machine learning và computer vision để sử dụng các mô hình ML bên trong Flutter (Dart) và đào tạo các mô hình machine learning tùy chỉnh của bạn.

Bắt đầu từ một khóa học ví dụ rất đơn giản sẽ dạy bạn sử dụng các mô hình ML nâng cao trong các ứng dụng Flutter (Android & IOS) của bạn. Vì vậy, sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ có thể sử dụng cả các mô hình Tensorflow lite đơn giản và nâng cao cùng với Firebase ML Kit trong các ứng dụng Flutter (Android & IOS) của mình. 

Những gì chúng ta sẽ bao gồm trong khóa học này?

✓ Học cách sử dụng các mô hình machine learning hiện có trong các ứng dụng Flutter (Android và IOS).

✓ Học cách đào tạo các mô hình học máy tùy chỉnh của riêng bạn và xây dựng các ứng dụng Flutter.

✓ Huấn luyện các mô hình Machine Learning trên các Bộ dữ liệu tùy chỉnh để Phân loại hình ảnh & Phát hiện đối tượng.

✓ Chọn hình ảnh từ các gallery ad capturing image bằng camera trong Flutter.

✓ Hiển thị live camera footage và tìm nạp khung hình của live camera footage trong Flutter.

✓ Phân loại hình ảnh với images và live camera footage trong Flutter (Android và IOS).

✓ Object Detection với Images và Live Camera footage trong Flutter (Android và IOS).

✓ Image Segmentation để làm cho hình ảnh trong suốt trong Flutter (Android và IOS).

✓ Barcode Scanning trong Flutter để quét mã vạch và mã QR.

✓ Pose Estimation trong Flutter để phát hiện các khớp cơ thể con người.

✓ Text Recognition trong Flutter để nhận dạng văn bản trong hình ảnh.

✓ Text Translation trong Flutter để dịch giữa các ngôn ngữ khác nhau.

✓ Face Detection trong Flutter để phát hiện khuôn mặt, facial landmark, và facial expression.

✓ Smart Reply trong Flutter.

✓ Digital Ink Recognition trong Flutter.

✓ Language Identification trong Flutter.

✓ Đào tạo các mô hình phân loại hình ảnh cho các ứng dụng Flutter (Android và IOS).

✓ Đào tạo các mô hình phát hiện đối tượng cho các ứng dụng Flutter (Android và IOS).

✓ Đào tạo lại các mô hình machine learning hiện có với transfer learning cho các ứng dụng Flutter (Android và IOS).

✓ Sử dụng các mô hình machine learning tùy chỉnh của chúng tôi trong các ứng dụng Flutter (Android và IOS).

Cấu trúc khóa học:

Chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách tìm hiểu về hai thư viện quan trọng:

✓ Image Picker: để chọn ảnh từ thư viện hoặc chụp ảnh bằng camera trong Flutter.

✓ Camera: để có được live footage từ camera frame theo từng khung hình trong Flutter.

Vì vậy, sau này chúng ta có thể sử dụng một mô hình thị giác máy tính với cả images và live camera footage trong Flutter.

Sau đó, chúng ta sẽ tìm hiểu về Firebase ML kit và các tính năng mà bộ công cụ này cung cấp. Chúng ta sẽ khám phá các tính năng của Firebase ML Kit và xây dựng hai ứng dụng Flutter bằng cách sử dụng từng tính năng.

Các ứng dụng Flutter mà chúng tôi sẽ xây dựng trong phần đó là:

✓ Image labeling Flutter application sử dụng hình ảnh của gallery và camera.

✓ Image labeling Flutter application sử dụng live footage từ camera.

✓ Barcode Scanning Flutter application sử dụng hình ảnh của gallery và camera.

✓ Barcode Scanning Flutter application sử dụng live footage từ camera.

✓ Text Recognition Flutter application sử dụng hình ảnh của gallery và camera.

✓ Text Recognition Flutter application sử dụng live footage từ camera.

✓ Face Detection Flutter application sử dụng hình ảnh của gallery và camera.

✓ Face Detection Flutter application sử dụng live footage từ camera.

✓ Object Detection Flutter application sử dụng hình ảnh của gallery và camera.

✓ Object Detection Flutter application sử dụng live footage từ camera.

✓ Smart Reply Flutter Application để tạo các đề xuất trả lời thông minh trong các ứng dụng chat.

✓ Digital Ink Recognition Application để nhận dạng văn bản viết tay.

✓ Entity Extraction Flutter Application để trích xuất các thực thể khác nhau từ văn bản.

✓ Pose Detection Flutter application sử dụng hình ảnh của gallery và camera.

✓ Pose Detection Flutter application sử dụng live footage từ camera.

✓ Text Translation Flutter Application để dịch giữa hai ngôn ngữ bất kỳ.

✓ Language Identification Flutter Application để nhận dạng ngôn ngữ của văn bản.

Sau khi tìm hiểu cách sử dụng Firebase ML Kit bên trong các ứng dụng Google Flutter (Android & IOS), chúng ta sẽ tìm hiểu cách sử dụng các mô hình TensorFlow lite được đào tạo trước phổ biến bên trong các ứng dụng Google Flutter. Vì vậy, chúng tôi khám phá một số mô hình học máy phổ biến và xây dựng các ứng dụng Google Flutter sau trong phần này:

✓ Image classification Flutter application sử dụng mô hình MobileNet & EfficientNet.

✓ Realtime Image classification Flutter application sử dụng các mô hình MobileNet & EfficientNet.

✓ Object detection Flutter application sử dụng các mô hình MobileNet & EfficientNet.

✓ Realtime Object detection Flutter application sử dụng các mô hình MobileNet & EfficientNet.

Vì vậy, bạn sẽ có thể đào tạo các mô hình thị giác máy tính cho cả Android và IOS bằng Flutter.

Sau khi học cách sử dụng các mô hình machine learning được đào tạo trước bằng Firebase ML Kit và các mô hình Tensorflow lite bên trong Flutter (Dart), chúng ta sẽ học cách đào tạo các mô hình Image classification & object detection của riêng mình mà không cần biết bất kỳ kiến ​​thức nền nào về Machine Learning. Chúng ta sẽ học cách:

✓ Thu thập và sắp xếp bộ dữ liệu cho machine learning model training.

✓ Đào tạo các mô hình Machine Learning cho Image Classification & Object Detection.

✓ Test các mô hình đó.

✓ Chuyển đổi các mô hình sang TensorFlow lite format.

✓ Sử dụng chúng trong Flutter với Images & Live Camera Footage.

Vì vậy, trong phần đó, chúng ta sẽ:

Huấn luyện mô hình nhận dạng trái cây bằng Transfer learning.

Xây dựng ứng dụng Flutter (Android & IOS) để nhận dạng các loại trái cây khác nhau.

Khóa học chủ yếu được chia thành ba phần chính:

✓ Firebase ML Kit for Flutter.

✓ Pretrained TensorFlow lite models for Flutter.

✓ Training image classification models for Flutter.

Trong phần đầu tiên, chúng ta sẽ tìm hiểu cách sử dụng Firebase ML Kit bên trong các ứng dụng phi tiêu Flutter cho các trường hợp sử dụng phổ biến như:

✓ Image Labeling trong Flutter với Images và live camera footage.

✓ Barcode Scanning trong Flutter với Images và live camera footage.

✓ Text Recognition trong Flutter với Images và live camera footage.

✓ Face Detection trong Flutter với Images và live camera footage.

✓ Object Detection trong Flutter với Images và live camera footage.

✓ Pose Detection trong Flutter với Images và live camera footage.

✓ Smart Reply trong Flutter.

✓ Text Translation trong Flutter.

✓ Language Identification trong Flutter.

✓ Digital Ink Recognition trong Flutter.

✓ Entity Extraction trong Flutter.

Chúng tôi sẽ khám phá từng tính năng này và xây dựng các ứng dụng Flutter. Đối với mỗi tính năng của Firebase ML Kit, chúng tôi sẽ xây dựng hai ứng dụng. Trong ứng dụng đầu tiên, chúng tôi sẽ sử dụng các hình ảnh được chụp từ gallery hoặc camera và trong ứng dụng thứ hai, chúng tôi sẽ sử dụng live camera footage với mô hình Firebase ML. Vì vậy, ngoài các ứng dụng dựa trên ML đơn giản, bạn cũng sẽ có thể xây dựng ứng dụng nhận diện khuôn mặt và ghi nhãn hình ảnh theo thời gian thực trong Google Flutter dart bằng live camera footage. Sau khi hoàn thành phần này, bạn sẽ hoàn toàn hiểu rõ về Google Firebase ML Kit và bạn cũng sẽ có thể sử dụng các tính năng sắp tới của Firebase ML Kit cho Google Flutter ( Dart ).

Sau khi tìm hiểu về Google Firebase ML Kit, Trong phần thứ hai của khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu về cách sử dụng các mô hình Tensorflow lite bên trong Google Flutter ( Dart ). Tensorflow Lite là một định dạng chuẩn để chạy các mô hình ML trên thiết bị di động. Vì vậy, trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng các mô hình ML được đào tạo trước bên trong Google Flutter dart để xây dựng các ứng dụng:

✓ Image Classification Flutter (ImageNet model & EfficientNet model).

✓ Object Detection Flutter (MobileNet model & EfficientNet model).

Vì vậy, bạn không chỉ học cách sử dụng các mô hình này với hình ảnh mà còn học cách sử dụng chúng với các khung hình của camera footage để xây dựng các ứng dụng flutterthời gian thực. 

Sau khi học cách sử dụng các mô hình Machine Learning bên trong Flutter dart bằng hai cách tiếp cận khác nhau trong phần thứ ba của khóa học này, bạn sẽ học cách huấn luyện các mô hình Machine Learning của riêng mình mà không cần bất kỳ kiến ​​thức nền tảng nào về machine learning. Vì vậy, trong phần này, chúng ta sẽ khám phá một số nền tảng cho phép chúng ta huấn luyện các mô hình machine learning cho thiết bị di động chỉ bằng vài cú nhấp chuột. Trong phần thứ ba, bạn sẽ học cách:

✓ Thu thập và sắp xếp tập dữ liệu để huấn luyện mô hình.

✓ Đào tạo lại các mô hình hiện có bằng Transfer Learning.

✓ Sử dụng các mô hình được đào tạo bên trong Ứng dụng Google Flutter dart.

Chúng tôi sẽ đào tạo các mô hình để nhận biết các loại trái cây khác nhau và sau đó xây dựng các Ứng dụng Google Flutter bằng các mô hình Computer Vision đó cho Android và IOS.

Đến cuối khóa học này, bạn sẽ có thể:

✓ Sử dụng Firebase ML kit bên trong các ứng dụng Google Flutter dart dành cho Android và IOS.

✓ Sử dụng các mô hình Tensorflow lite được đào tạo trước bên trong các ứng dụng Android & IOS bằng Google Flutter dart.

✓ Huấn luyện các mô hình Image classification & Object Detection của riêng bạn và xây dựng các ứng dụng Flutter.

Bạn cũng sẽ có một danh mục gồm hơn 20 ứng dụng Flutter dựa trên Machine Learning & Computer Vision mà bạn có thể giới thiệu với bất kỳ nhà tuyển dụng tiềm năng nào.

Đăng ký ngay hôm nay và bạn sẽ nhận được:

✓ Nội dung video HD 1080p, mọi thứ bạn cần để thành công với tư cách là một Google Flutter Machine Learning developer.

✓ Xây dựng hơn 20 ứng dụng Flutter chính thức bao gồm các ứng dụng sử dụng mô hình Objet detection, Text Recognition, Pose estimation, v.v.

✓ Tất cả kiến ​​thức bạn cần để bắt đầu xây dựng ứng dụng Flutter (Android hoặc IOS) dựa trên Machine Learning mà bạn muốn.

Mục lục:

✓ 01. Chọn Images từ Gallery hoặc capture Images bằng Camera trong Flutter.

✓ 02. Hiển thị Live Camera Footage trong Flutter.

✓ 03. Image Labeling / Classification trong Flutter cho Android & IOS.

✓ 04. Barcode Scanning trong Flutter cho Android & IOS.

✓ 05. Face Detection trong Flutter cho Android & IOS.

✓ 06. Object Detection trong Flutter cho Android & IOS.

✓ 07. Text Recognition trong Flutter cho Android & IOS.

✓ 08. Pose Estimation trong Flutter cho Android & IOS.

✓ 09. Text Translation trong Flutter cho Android & IOS.

✓ 10. Xây dựng một Ứng dụng Smart Reply trong Flutter cho Android & IOS.

✓ 11. Xây dựng một ứng dụng trích xuất thực thể trong Flutter cho Android & IOS.

✓ 12. Digital Ink Recognition trong Flutter / Nhận dạng văn bản viết tay.

✓ 13. Sử dụng Pre-Trained Machine Learning Models.

✓ 14. Image Classification trong Flutter Với Các Mô Hình Tùy Chỉnh.

✓ 15. Image Classification trong Flutter với các mô hình EfficientNet.

✓ 16. Object Detection trong Flutter với các mô hình MobileNet.

✓ 17. Object Detection trong Flutter với các mô hình EfficientNet.

✓ 18. Đào tạo các mô hình Machine Learning cho Image Classification và Object Detection.

✓ 19. Sử dụng mô hình được đào tạo để phân loại hình ảnh trong Flutter.

✓ 20. Object Detection sử dụng mô hình được đào tạo riêng của chúng tôi.

Bạn sẽ học được gì:

✓ Tìm hiểu cách sử dụng Machine Learning & Computer Vision trong Flutter.

✓ Huấn luyện các mô hình Machine Learning trên các Bộ dữ liệu tùy chỉnh của bạn.

✓ Sử dụng các mô hình Tensorflow Lite được đào tạo trước trong Flutter.

✓ Huấn luyện các mô hình tùy chỉnh để phát hiện đối tượng (Object Detection).

✓ Huấn luyện các mô hình tùy chỉnh để phân loại hình ảnh (Image Classification).

✓ Sử dụng các Computer vision model với cả hình ảnh & Live Camera Footage.

✓ Nhận dạng văn bản (Text Recognition) trong Flutter.

✓ Face & Facial Landmarks, contours & expression detection trong Flutter.

✓ Dịch văn bản (Text Translation) trong Flutter.

✓ Human Pose Estimation trong Flutter.

✓ Image Labeling / Image Classification trong Flutter.

✓ Object Detection trong Flutter.

✓ Recognize handwritten text / Digital Ink Recognition trong Flutter.

✓ Smart Reply trong Flutter.

✓ Entity Extraction trong Flutter.

✓ Barcode Scanning trong Flutter.

Khóa học này dành cho ai:

✓ Flutter ( Dart ) developer mới bắt đầu với rất ít kiến ​​thức về mobile app development trong Google Flutter.

✓ Một nhà phát triển Flutter ( Dart ) trung cấp muốn xây dựng một ứng dụng dựa trên Machine Learning mạnh mẽ trong Google Flutter.

✓ Các nhà phát triển Flutter ( Dart ) có kinh nghiệm muốn sử dụng các mô hình Machine Learning & thị giác máy tính bên trong các ứng dụng của họ.

✓ Bất kỳ ai đã tham gia khóa học phát triển ứng dụng di động ( Dart ) cơ bản trước đây.

✓ Các nhà phát triển muốn đào tạo các mô hình Machine Learning & thị giác máy tính tùy chỉnh để Phân loại hình ảnh & Phát hiện đối tượng.

Tham gia Tổng kho khóa học online trọn đời

  • Truy cập hơn 4.000 khóa học ở nhiều chủ đề như Kinh doanh, marketing, lập trình, tin học văn phòng, ngôn ngữ,...
  • Học trọn đời, học mọi lúc, mọi nơi.
  • Khóa học mới lên kho mỗi ngày
>>> Nhắn tin với Admin để đăng ký tham gia: Tại đây

Copyright Disclaimer:

This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:

Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.

Đăng nhận xét

Cookie Consent
We serve cookies on this site to analyze traffic, remember your preferences, and optimize your experience.
Oops!
It seems there is something wrong with your internet connection. Please connect to the internet and start browsing again.
AdBlock Detected!
We have detected that you are using adblocking plugin in your browser.
The revenue we earn by the advertisements is used to manage this website, we request you to whitelist our website in your adblocking plugin.
Site is Blocked
Sorry! This site is not available in your country.