نام محصول به انگلیسی | دانلود Flutter & ML : Train Tensorflow Lite models for Flutter Apps |
---|---|
نام محصول به فارسی | دانلود دوره دانلود Flutter و یادگیری ماشین: آموزش ایجاد مدلهای TensorFlow Lite برای اپلیکیشنهای Flutter |
زبان | انگلیسی با زیرنویس فارسی |
نوع محصول | آموزش ویدیویی |
نحوه تحویل | به صورت دانلودی |
این دوره آموزشی دانلودی بوده و همراه با زیرنویس فارسی ارائه میگردد.
حداکثر تا ۲۴ ساعت پس از سفارش، لینک اختصاصی دوره برای شما ساخته و جهت دانلود ارسال خواهد شد.
جهت پیگیری سفارش، میتوانید از طریق واتساپ با شماره 09395106248 یا آیدی تلگرامی @ma_limbs در تماس باشید.
دانلود Flutter و یادگیری ماشین: آموزش ایجاد مدلهای TensorFlow Lite برای اپلیکیشنهای Flutter
این دوره جامع، شما را از مبانی فریمورک Flutter تا پیادهسازی و بهینهسازی مدلهای یادگیری ماشین با استفاده از TensorFlow Lite هدایت میکند. با شرکت در این دوره، قادر خواهید بود اپلیکیشنهای چندسکویی (iOS و Android) بسازید که از قدرت هوش مصنوعی برای تشخیص تصویر، طبقهبندی داده و … بهرهمند شوند.
آنچه در این دوره میآموزید
- مبانی فریمورک Flutter: ویجتها، Layout و State Management
- آشنایی با مفهوم یادگیری ماشین و شبکههای عصبی
- ساخت و آموزش مدلهای TensorFlow برای تشخیص تصویر
- بهینهسازی و تبدیل مدلهای TensorFlow به TensorFlow Lite
- ادغام مدلهای کمحجم در اپلیکیشنهای Flutter
- نمونهگیری زنده: پیادهسازی یک اپلیکیشن تشخیص اشیا یا صورت
- روشهای بهبود دقت و سرعت inference روی دستگاه
- استفاده از قابلیتهای پیشرفته مانند quantization و pruning
مزایای دوره
- یادگیری عملی به کمک پروژههای واقعی
- فراگیری اصول بهینهسازی مدل برای اجرا روی موبایل
- مناسب برای توسعهدهندگان Flutter و علاقهمندان به AI
- پشتیبانی از معماری MVVM و Clean Code
- دسترسی نامحدود به ویدیوها و کدهای منبع
- مدرک رسمی پایان دوره
پیشنیازها
- آشنایی پایه با زبان Dart و محیط توسعه Flutter
- آشنایی مقدماتی با مفاهیم پایهای یادگیری ماشین (توصیهشده ولی غیرالزامی)
- نصب Flutter SDK و Android Studio/VS Code روی سیستم
- ارتباط اینترنت جهت دانلود کتابخانهها و بستههای مورد نیاز
سرفصلهای دوره
بخش اول: مقدمات Flutter
- معماری فلاتر و نصب ابزارها
- ویجتهای Stateless و Stateful
- طراحی UI Responsive
- State Management با Provider و Riverpod
بخش دوم: آشنایی با یادگیری ماشین
- مفاهیم پایه: داده، ویژگیها، برچسبها
- شبکههای عصبی و ساختار لایهها
- کتابخانه TensorFlow و کاربردهای آن
بخش سوم: آموزش و تبدیل مدل
- آموزش مدل تشخیص عدد دستنویس (MNIST)
- آموزش مدل طبقهبندی تصاویر (CIFAR-10)
- ابزار TensorFlow Lite Converter
- Quantization و کاهش حجم مدل
بخش چهارم: ادغام در اپلیکیشن Flutter
- نصب بسته tflite_flutter و tflite_flutter_helper
- بارگذاری و استفاده از مدل روی دستگاه
- خواندن تصویر از دوربین و پردازش آن
- نمایش نتایج inference در UI
بخش پنجم: بهینهسازی و نکات عملی
- benchmarking و اندازهگیری سرعت
- پردازش همزمان (Isolate) برای جلوگیری از کندی UI
- کار با GPU Delegate و NNAPI Delegate
- تجربههای واقعی و رفع اشکال
مثالهای عملی
در این دوره، دو پروژه عملی برای تسلط بیشتر در نظر گرفته شده است:
- پروژه 1: اپلیکیشن تشخیص عدد دستنویس با دوربین دستگاه
- پروژه 2: اپلیکیشن شناسایی میوهها با استفاده از مدلهای MobileNet
شما در هر پروژه گام به گام از آموزش مدل تا نمایش نتایج در رابط کاربری همراه خواهید بود و کدهای آماده برای بخشهای کلیدی در اختیار شما قرار میگیرد.
نکات کلیدی
- همیشه قبل از تبدیل مدل، آن را با دادههای واقعی تست کنید.
- Quantization میتواند حجم مدل را تا 4 برابر کاهش دهد بدون افت محسوس دقت.
- برای جلوگیری از افت فریمریت UI، از Isolate برای inference استفاده کنید.
- از Delegateهای سختافزاری دستگاه (GPU، NNAPI) برای سرعت بخشی بهره بگیرید.
- مستندات رسمی TensorFlow Lite را به عنوان مرجع همیشگی نگه دارید.
با پایان این دوره، شما توانایی طراحی، آموزش، بهینهسازی و استقرار مدلهای یادگیری ماشین کمحجم را در پروژههای واقعی Flutter خواهید داشت.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.