Flutter ИИ: Создайте более 15 приложений с ИИ

Освойте разработку приложений с искусственным интеллектом и создавайте более 15 полноценных проектов на Flutter с использованием TensorFlow Lite и методов машинного обучения. Этот курс показывает весь путь — от подготовки данных и обучения модели до интеграции ИИ в мобильные приложения для Android и iOS.

Что вы изучите в этом курсе

Курс охватывает полный цикл разработки AI-приложений, включая работу с моделями глубокого обучения, их оптимизацию и внедрение в Flutter-проекты.

Ключевые навыки, которые вы получите

• Создание мобильных приложений на Flutter под Android и iOS.
• Работа с TensorFlow Lite: загрузка, конвертация и использование моделей.
• Обучение своих моделей для компьютерного зрения, распознавания речи и других задач.
• Интеграция AI‑алгоритмов с низкой задержкой прямо на устройстве.
• Использование Firebase ML Kit для быстрых решений с серверной поддержкой.

Технологии, которые вы освоите

• Flutter SDK и Dart
• TensorFlow и TensorFlow Lite
• Firebase ML Kit
• Методы машинного и глубокого обучения

Практические проекты, которые вы создадите

В процессе обучения вы разработаете более 15 AI-приложений, включая:

Приложения на основе TensorFlow Lite

• Распознавание изображений
• Классификацию объектов
• Анализ текстов
• Обработку аудио и речи

Дополнительные проекты с Firebase ML Kit

• Распознавание текста
• Определение лиц
• Распознавание языков

Понимание AI: от основ до продвинутых концепций

Курс не ограничивается практикой — вы также получите крепкую теоретическую базу.

Что такое глубокое обучение

Глубокое обучение — это направление ИИ, имитирующее работу человеческого мозга. Оно используется для обнаружения объектов, перевода текста, распознавания речи и принятия решений. Алгоритмы глубокого обучения способны изучать данные без разметки и вмешательства человека.

Основы машинного обучения

Машинное обучение — это технология, позволяющая программам предсказывать результаты на основе исторических данных. Такие системы повышают свою точность без необходимости явного программирования каждого правила.

Почему TensorFlow Lite идеален для мобильных приложений

TensorFlow Lite позволяет запускать модели прямо на устройстве, что обеспечивает:

• низкую задержку и быстрые отклики;
• отсутствие зависимости от интернет-соединения;
• минимальный размер моделей и высокую эффективность;
• поддержку мобильных, встроенных и IoT-устройств.

Итоги обучения и ваши новые возможности

После завершения курса вы сможете самостоятельно разрабатывать современные приложения на Flutter с элементами ИИ, обучать собственные модели и внедрять алгоритмы глубокого обучения в мобильные проекты любого масштаба.