"""

Aprendizado de Máquina para Flutter - O Guia Completo de 2023

Uso do TensorFlow Lite e ML Kit no Flutter, Treinamento de Modelos de Aprendizado de Máquina para Flutter, Construção de mais de 20 Aplicações Flutter para Android e IOS

Avaliação: 4.6 de 584 avaliações

13 horas totais

172 palestras

Todos os Níveis

Uso do TensorFlow Lite e ML Kit no Flutter, Treinamento de Modelos de Aprendizado de Máquina para Flutter, Construção de mais de 20 Aplicações Flutter para Android e IOS

Bem-vindo ao uso de Aprendizado de Máquina no Flutter - O Guia Completo de 2023. Cobrindo todos os conceitos fundamentais de uso de modelos de ML em aplicações Flutter, este é o curso de ML para Flutter mais abrangente disponível online. O importante é que você não precisa ter conhecimento prévio de aprendizado de máquina e visão computacional para usar modelos de ML no Flutter (Dart) e treinar seus próprios modelos de aprendizado de máquina personalizados. Começando com um exemplo muito simples, este curso irá ensiná-lo a usar modelos de ML avançados em suas aplicações Flutter (Android e IOS). Portanto, após concluir este curso, você será capaz de usar tanto modelos simples quanto avançados do TensorFlow Lite, juntamente com o Firebase ML Kit, em suas aplicações Flutter (Android e IOS). Portanto, um pacote completo de visão computacional para o Flutter. O que vamos abordar neste curso?

Aprendendo a usar modelos de aprendizado de máquina existentes no Flutter (aplicações Android e IOS)

Aprenda a treinar seus próprios modelos de aprendizado de máquina personalizados e construir aplicações Flutter

Treinar modelos de aprendizado de máquina em conjuntos de dados personalizados para classificação de imagens e detecção de objetos

Escolher imagens da galeria e capturar imagens usando a câmera no Flutter

Exibir imagens ao vivo da câmera e buscar quadros de imagens ao vivo da câmera no Flutter

Classificação de imagens com imagens e imagens ao vivo da câmera no Flutter (Android e IOS)

Deteção de objetos com imagens e imagens ao vivo da câmera no Flutter (Android e IOS)

Segmentação de imagens para tornar as imagens transparentes no Flutter (Android e IOS)

Leitura de códigos de barras no Flutter para ler códigos de barras e códigos QR

Estimação de Pose no Flutter para detectar articulações do corpo humano

Reconhecimento de Texto no Flutter para reconhecer texto em imagens

Tradução de Texto no Flutter para traduzir entre diferentes idiomas

Deteção de Rosto no Flutter para detectar rostos, pontos de referência faciais e expressões faciais

Resposta Inteligente no Flutter

Reconhecimento de Tinta Digital no Flutter

Identificação de Idioma no Flutter

Treinamento de modelos de classificação de imagens para aplicações Flutter (Android e IOS)

Treinamento de modelos de detecção de objetos para aplicações Flutter (Android e IOS)

Retreinamento de modelos de aprendizado de máquina existentes com transfer learning para aplicações Flutter (Android e IOS)

Usando nossos próprios modelos de aprendizado de máquina no Flutter (Android e IOS)

Estrutura do curso

Começaremos aprendendo sobre duas bibliotecas importantes: Image Picker e Camera. O Image Picker é usado para escolher imagens da galeria ou capturar imagens usando a câmera no Flutter. A Camera é usada para obter imagens ao vivo da câmera quadro a quadro no Flutter. Portanto, posteriormente, podemos usar um modelo de visão computacional com imagens e imagens ao vivo da câmera no Flutter. Em seguida, aprenderemos sobre o Firebase ML Kit e os recursos que ele oferece. Vamos explorar os recursos do Firebase ML Kit e construir duas aplicações Flutter usando cada recurso. As aplicações Flutter que construiremos nessa seção são:

Aplicativo Flutter de rotulagem de imagens usando imagens da galeria e da câmera

Aplicativo Flutter de rotulagem de imagens usando imagens ao vivo da câmera

Aplicativo Flutter de leitura de códigos de barras usando imagens da galeria e da câmera

Aplicativo Flutter de leitura de códigos de barras usando imagens ao vivo da câmera

Aplicativo Flutter de reconhecimento de texto usando imagens da galeria e da câmera

Aplicativo Flutter de reconhecimento de texto usando imagens ao vivo da câmera

Aplicativo Flutter de detecção de rosto usando imagens da galeria e da câmera

Aplicativo Flutter de detecção de rosto usando imagens ao vivo da câmera

Aplicativo Flutter de detecção de objetos usando imagens da galeria e da câmera

Aplicativo Flutter de detecção de objetos usando imagens ao vivo da câmera

Aplicativo Flutter de resposta inteligente para gerar sugestões de resposta inteligente em aplicativos de chat

Aplicativo de Reconhecimento de Tinta Digital para reconhecer texto manuscrito

Aplicativo Flutter de Extração de Entidades para extrair diferentes entidades de texto

Aplicativo Flutter de detecção de pose usando imagens da galeria e da câmera

Aplicativo Flutter de detecção de pose usando imagens ao vivo da câmera

Aplicativo Flutter de tradução de texto para traduzir entre dois idiomas

Aplicativo Flutter de identificação de idioma para identificar o idioma do texto

Após aprender o uso do Firebase ML Kit dentro das aplicações Google Flutter (Android e IOS), aprenderemos o uso de modelos pré-treinados populares do TensorFlow Lite dentro das aplicações Google Flutter. Portanto, exploraremos alguns modelos populares de aprendizado de máquina e construiremos as seguintes aplicações Google Flutter nesta seção:

Aplicativo Flutter de classificação de imagens usando modelos MobileNet e EfficientNet

Aplicativo Flutter de classificação de imagens em tempo real usando modelos MobileNet e EfficientNet

Aplicativo Flutter de detecção de objetos usando modelos MobileNet e EfficientNet

Aplicativo Flutter de detecção de objetos em tempo real usando modelos MobileNet e EfficientNet

Portanto, você será capaz de treinar modelos de visão computacional para Android e IOS usando o Flutter. Após aprender o uso de modelos pré-treinados de aprendizado de máquina usando o Firebase ML Kit e modelos do TensorFlow Lite dentro do Flutter (Dart), aprenderemos a treinar nossos próprios modelos de classificação de imagens e detecção de objetos sem precisar de nenhum conhecimento prévio de Aprendizado de Máquina. Portanto, aprenderemos a:

Coletar e organizar o conjunto de dados para treinamento do modelo de aprendizado de máquina

Treinar modelos de aprendizado de máquina para classificação de imagens e detecção de objetos

Testar esses modelos

Converter modelos para o formato TensorFlow Lite

Usá-los no Flutter com imagens e imagens ao vivo da câmera

Portanto, nessa seção, faremos o seguinte:

Treinar um modelo de reconhecimento de frutas usando transfer learning

Construir um aplicativo Flutter (Android e IOS) para reconhecer diferentes frutas

Portanto, o curso é dividido principalmente em três seções principais:

Firebase ML Kit para Flutter

Modelos pré-treinados do TensorFlow Lite para Flutter

Treinamento de modelos de classificação de imagens para Flutter

Na primeira seção, aprenderemos o uso do Firebase ML Kit dentro das aplicações Flutter Dart para casos de uso comuns, como:

Rotulagem de imagens no Flutter com imagens e imagens ao vivo da câmera

Leitura de códigos de barras no Flutter com imagens e imagens ao vivo da câmera

Reconhecimento de texto no Flutter com imagens e imagens ao vivo da câmera

Deteção de rosto no Flutter com imagens e imagens ao vivo da câmera

Deteção de objetos no Flutter com imagens e imagens ao