Вы хотите узнать о современных алгоритмах глубокого обучения и о том, как их применять в приложениях для iOS / Android? Тогда этот курс как раз для вас! Вы узнаете, как применять различные современные алгоритмы глубокого обучения, такие как GAN, CNN и обработка естественного языка. В этом курсе мы создадим 6 приложений для глубокого обучения, которые продемонстрируют инструменты и навыки, используемые для создания масштабируемых современных приложений Deep Learning Flutter!
После прохождения этого курса вы сможете:
Изучить инструменты и навыки, чтобы воплотить любую идею искусственного интеллекта в мобильный телефон;
Иметь четкое представление о различных типах нейронных сетей и о том, как их можно использовать в своих интересах;
Создать любые нейронные сети на Python, а затем экспортировать их в свое приложение Flutter;
Использовать разные стратегии, чтобы получить нейронные сети с точностью 90% +.
Почему вы должны выбрать этот курс?
Этот курс охватывает все шаги, которые необходимо предпринять для создания приложения Flutter, использующего самые современные подходы к глубокому обучению.
Чрезвычайно сложно найти хорошие учебные пособия, которые научат вас реализовывать эти алгоритмы, поэтому инструктор, который занимается программированием в течение многих лет и имеет степень компьютерных наук в Университете Гвельфа, решил поделиться всеми из своих знаний с другими студентами, увлеченными глубоким обучением и созданием практического ИИ приложения.
Посмотреть больше
Этот материал находится в платной подписке. Оформи премиум подписку и смотри или слушай
Deep Learning Course with Flutter & Python - Build 6 AI Apps,
а также все другие курсы, прямо сейчас!
Simple NN - Building a Sign Language Detector in Teachable Machine
Урок 5.00:00:34
CatvsDog Detector App Review
Урок 6.00:03:13
Introduction
Урок 7.00:07:44
Importing assets & Configuring Project
Урок 8.00:04:23
Setting up Home - Part 1
Урок 9.00:07:49
Setting up Home - Part 2
Урок 10.00:09:52
Getting Dataset & Teachable Machine
Урок 11.00:08:20
Adding TFLite functions in Flutter project
Урок 12.00:02:18
Taking Photo & Gallery Image Functionality
Урок 13.00:06:11
Adding Logic to app & Finalizing
Урок 14.00:00:56
Introduction
Урок 15.00:04:52
Setting up the Project
Урок 16.00:11:20
Setting up Home - Part 1
Урок 17.00:02:30
Setting up Home - Part 2
Урок 18.00:05:22
Setting up Home - Part 3
Урок 19.00:02:44
Google Collab Introduction
Урок 20.00:11:16
Preprocessing our Data
Урок 21.00:15:06
Building our Neural Network & Exporting it
Урок 22.00:04:27
Finishing and Testing our app!
Урок 23.00:00:51
IFruit App Review
Урок 24.00:02:00
Introduction & Setting up the Project
Урок 25.00:03:39
Setting up Home
Урок 26.00:04:36
Getting Dataset & Starting new Notebook
Урок 27.00:07:04
Building our Neural Network - Part 1
Урок 28.00:06:26
Building our Neural Network - Part 2
Урок 29.00:01:19
Sentiment Analysis App Review
Урок 30.00:06:43
Introduction & Setting up the Project
Урок 31.00:04:26
Setting up Home - Part 1
Урок 32.00:05:41
Setting up Home - Part 2
Урок 33.00:04:19
Setting up Home - Part 3
Урок 34.00:11:07
Set up functions for API in Flutter App
Урок 35.00:09:57
Implement API in Flutter App & Finalizing
Урок 36.00:07:56
Introduction & Setting up the Project
Урок 37.00:06:20
Setting up Home - Part 1
Урок 38.00:06:31
Setting up Home - Part 2
Урок 39.00:05:01
Creating Functions in Home
Урок 40.00:05:33
Connecting to API Service Red Hat
Урок 41.00:10:07
Fetching Response
Урок 42.00:08:35
Adding Logic & Testing API
Урок 43.00:12:38
Live Camera Functionality - Part 1
Урок 44.00:15:59
Live Camera Functionality - Part 2 & Finalizing
Урок 45.00:03:29
Introduction & Setting up the Project
Урок 46.00:06:14
Setting up Home
Урок 47.00:09:15
Drawing functionality - Part 1
Урок 48.00:06:32
Drawing functionality - Part 2
Урок 49.00:16:51
Saving User Sketch
Урок 50.00:01:39
Clear Sketch Functionality
Урок 51.00:06:32
Adding Logic & New Screen
Урок 52.00:11:06
Building our Neural Network
Урок 53.00:08:49
Going over Pix2Pix Algorithm & Training
Урок 54.00:04:09
Reviewing our Neural Network
Урок 55.00:06:27
Flask Introduction
Урок 56.00:16:08
Building a Flask Server to Deploy our Neural Network
Урок 57.00:14:51
Building our API for Flask
Урок 58.00:15:03
Interacting with Flask & Debugging
Урок 59.00:06:24
Adding library image as input!
Урок 60.00:02:29
Finding a larger Edges2Shoes dataset & other Pix2Pix Datasets!
Комментарии
maximovemail
не скачивается
Команда внимательно читает ваши комментарии и оперативно на них реагирует. Вы можете спокойно оставлять запросы на обновления или задавать любые вопросы о курсе здесь.
The Complete Flutter Bootcamp: Zero to Hero in Flutter
Этот курс создан и предназначен для новых разработчиков Flutter! Мы собираемся объяснить все основные виджеты внутри Flutter, и в конце вы сможете создать свое собственное приложение. Этот курс очень прост для понимания начинающими программистами, и он специально разработан для этой цели. Уверен, вам понравится Flutter!
PyTorch для глубокого обучения и компьютерного зрения
PyTorch for Deep Learning and Computer Vision
Создавайте высокотехнологичные приложения для глубокого обучения и компьютерного зрения с PyTorch. PyTorch быстро стал одним из наиболее преобразующих фреймворков в области глубокого обучения. С момента своего выпуска, PyTorch полностью изменил ландшафт в области глубокого обучения, благодаря своей гибкости и простоте использования при построении моделей глубокого обучения.
Полное руководство по TensorFlow для глубокого обучения с Python
Complete Guide to TensorFlow for Deep Learning with Python
Узнайте, как использовать TensorFlow с Python! Решите проблемы с передовыми методами! Этот курс научит вас, как использовать платформу Google TensorFlow для создания искусственных нейронных сетей для глубокого обучения! Этот курс призван дать вам простое и понятное руководство по сложностям инфраструктуры TensorFlow от Google, которое легко понять.
Машинное Обучение для Flutter: Полное руководство - Flutter ML
Machine Learning for Flutter The Complete Guide - Flutter ML
Добро пожаловать на курс "Машинное обучение для Flutter. Полное руководство - Flutter ML". Этот курс, охватывающий все фундаментальные концепции использования моделей машинного обучения в приложениях Flutter, является наиболее полным, доступным в Интернете. Важно то, что вам не нужно иметь базовые рабочие знания в области машинного обучения и компьютерного зрения, чтобы использовать модели машинного обучения во Flutter 2.0 (Dart) и обуч
udemy
