课程介绍
厌倦了传统的安卓应用开发课程？现在是学习 Android 新趋势的时候了。机器学习正处于高峰期，Android 应用程序开发也很受欢迎，有什么比同时学习更好？
本课程专为希望学习机器学习并使用 TensorFlow Lite 在其 Android 应用程序中部署机器学习模型的 Android 开发人员设计。如果您对 Android 应用程序开发有非常基本的了解，并想学习机器学习在 Android 应用程序中的使用，那么本课程适合您。本课程将帮助您开始使用 Java 和 Kotlin Tensorflow Lite 以及 Android Studio 构建您的第一个深度学习模型和 Android 应用程序。我们将学习机器学习和深度学习，然后训练您的第一个模型并使用 Android Studio 将其部署到 android 应用程序中。本课程的所有材料都是免费的。
您可以使用 java 和 kotlin 在应用程序期间实现应用程序构建。为这两种语言提供单独的讲座。
您不需要任何机器学习的先验知识即可开始本课程。我们将从学习开始
Python 编程语言
数据科学图书馆
机器学习和深度学习的基础
Tensorflow 和 Tensorflow Lite
然后我们将训练我们的第一个机器学习模型并使用 Android Studio 为其开发 Android 应用程序。
该课程包括从基础到高级的示例
一个非常简单的例子
使用已保存模型的示例
使用具体函数的示例
预测汽车的燃油效率（回归示例）
识别手写数字（分类示例）
猫狗分类
石头剪刀布问题
花卉识别示例
石头识别示例
水果识别示例
预测一个人的健身活动
人马练习活动
对于这些示例中的每一个，我们将首先训练机器学习模型，然后构建 Android 应用程序
我们将首先学习 Python 编程语言的基础知识。然后我们将了解一些著名的机器学习库，如 Numpy、Matplotlib 和 Pandas。之后，我们将了解机器学习及其类型。然后我们详细看看监督学习。我们将尝试通过示例来理解分类和回归。之后我们将开始深度学习。我们首先查看神经网络的基本结构。然后我们将通过一个例子来理解神经网络的工作原理。
然后我们将了解 Tensorflow 2.0 库以及我们如何使用它来训练机器学习模型。之后，我们将看看 Tensorflow lite 如何将我们的机器学习模型转换为将在 Android 应用程序中使用的 tflite 格式。您可以通过三种方式获取 tflite 文件
来自 Keras 模型
从具体函数
从保存的模型
我们将在本课程中介绍所有这三种方法。
我们将通过一个实际示例了解前馈、反向传播和激活函数。我们还研究了成本函数、优化器、学习率、过拟合和 Dropout。我们还将学习数据预处理技术，如 One hot encoding 和 Data normalization。
接下来，我们使用 Google 的新 TensorFlow 库实现一个神经网络。
如果您是一名 Android 开发人员，并且想要学习机器学习（深度学习）的基础知识并使用 Tensorflow lite 和 Android Studio 在您的 Android 应用程序中部署 ML 模型，那么您应该参加本课程。
本课程为您提供了许多实际示例，让您真正了解如何在 android 中训练和部署机器学习模型。我们将使用 Android Studio 为我们训练的模型开发 Android 应用程序。
课程末尾的另一部分向您展示了如何将不同格式的数据集用于多种实际目的。
在了解基础知识后，我将简要概述如何将机器学习模型添加到 google 现有的 android 机器学习项目模板中。
建议的先决条件：
Android App开发基础知识
TIPS（为了完成课程）：
自己写代码，不要只是坐在那里看我的代码。
本课程适用于：
初学者 Android 开发人员希望使他们的 Android 应用程序更智能
Android 开发人员希望在他们的 Android 应用程序中使用机器学习
对机器学习和计算机视觉的实际实施感兴趣的开发人员
对机器学习感兴趣的学生 – 您将获得使用 Android Studio 在 android 中添加机器学习模型所需的所有花絮
希望在 Android 应用程序中使用机器学习模型的专业人士。
机器学习专家希望使用 Android Studio 和 Tensorflow lite 在 Android 中部署他们的模型
Learn Machine Learning use in Android using Kotlin Java Android studio and Tensorflow Lite , Build 10+ ML Android Apps
Last updated 1/2021
Duration: 5h 37m | Video: .MP4, 1280×720 30 fps | Audio: AAC, 44.1 kHz, 2ch | Size: 10.5 GB
Genre: eLearning | Language: English
你会学到什么
在数据集上训练机器学习模型并开发Android应用程序
使用Android Studio在Android应用程序中使用经过培训的机器学习模型
培训10+个机器学习模型，并为这些模型构建Android应用程序
学习Python编程语言的基础知识
学习流行的机器学习库，如Numpy、Pandas和Matplotlib
完全理解机器学习、深度学习和神经网络
学习Tensorflow 2.0的基础知识
了解Tensorflow Lite
从Keras模型生成Tensorflow lite模型，保存的模型，具体功能
培训和部署分类和回归模型
培训识别模型并为这些模型创建Android应用程序
使用Android Studio部署机器学习模型
