欢迎学习《Flutter线性回归模型训练和Tensorflow Lite预测APP开发视频教程》课程！在本课程中，我们将踏上将预测建模的强大功能与 Flutter 应用程序开发的灵活性相结合的旅程。无论您是经验丰富的 Flutter 开发人员还是新手，本课程都能为您提供有价值的东西。
课程概述：我们将从探索机器学习及其各种类型的基础知识开始，然后深入研究深度学习和人工神经网络的世界，这将作为在 Flutter 中训练回归模型的基础。
Flutter-ML Fusion：掌握核心概念后，我们将弥合 Flutter 和机器学习之间的差距。为此，我们将开始使用 Python 编程之旅，这是一种多功能语言，将为我们的回归模型训练铺平道路。
释放数据的力量：为了有效地准备和分析我们的数据集，我们将深入研究基本的数据科学库，例如 NumPy、Pandas 和 Matplotlib。这些强大的工具将使您能够利用数据的潜力进行准确的预测。
适用于移动设备的 Tensorflow：接下来，我们将沉浸在 TensorFlow 的世界中，该库不仅支持使用神经网络进行模型训练，而且还适合包括 Flutter 在内的移动设备。
Published 11/2023
Created by Hamza Asif
MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Genre: eLearning | Language: English（英语无字幕含工程源文件） | Duration: 62 Lectures ( 4h 47m ) | Size: 3.26 GB
试看内容
https://pan.baidu.com/s/1KnHTrf2BnPgvuLFxQEiieQ?pwd=dqym
课程亮点：
- 训练您的第一个回归模型：
- 利用 TensorFlow 和 Python 创建简单的回归模型。
- 将模型转换为TFLite格式，使其兼容Flutter。
- 了解如何将回归模型集成到 Android 和 iOS 的 Flutter 应用程序中。
- 燃油效率预测：
- 通过预测汽车燃油效率，将您的知识应用于现实世界的问题。
- 将模型无缝集成到 Flutter 应用程序中，以获得直观的燃油效率预测体验。
- Flutter 中的房价预测：
- 掌握在大量数据集上训练回归模型的艺术。
- 利用 Flutter 应用中经过训练的模型自信地预测房价。
Flutter 的优势：在本课程结束时，您将能够：
- 训练高级回归模型以进行准确预测。
- 将回归模型无缝集成到您的 Flutter 应用程序中。
- 在 Flutter 生态系统中有效分析和使用现有回归模型。
谁应该报名：
- 有抱负的 Flutter 开发人员渴望将预测建模添加到他们的技能中。
- 寻求弥合机器学习和移动应用程序开发之间差距的爱好者。
- 对利用数据潜力进行实际应用感兴趣的数据爱好者。
走进 Flutter 和预测建模的世界：加入我们这个激动人心的旅程，释放 Flutter 和线性回归的潜力。在课程结束时，您将准备好开发 Flutter 应用程序，这些应用程序不仅看起来很棒，而且可以做出明智的、数据驱动的决策。
立即注册并拥抱 Flutter 和预测建模的融合！
此课程面向哪些人：
- 想要构建基于机器学习的 Flutter 应用程序的初级 Flutter 开发人员
- 有抱负的 Flutter 开发人员渴望将预测建模添加到他们的技能中
- 寻求弥合机器学习和移动应用程序开发之间差距的爱好者。
- 希望使用机器学习模型构建现实世界应用程序的机器学习工程师
