Exploiter l'IA dans une application Flutter

Aperçu

Machine learning and artificial intelligence are fascinating technologies, but using them for your apps might seem overwhelming. In this course, Leveraging AI in a Flutter Application, you’ll learn to use Firebase machine learning and Gemini AI in your apps.

First, you’ll explore configuring your app and see the different tools you can use. Next, you’ll discover how to recognize text, barcodes, and images.

Finally, you’ll learn how to send prompts to the Gemini API and easily extract data from pictures of receipts taken from your device. When you’re finished with this course, you’ll have the skills and knowledge of Flutter needed to successfully use machine learning and AI in your apps.

Programme

• Introduction à l'intelligence artificielle dans Flutter
Aperçu de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle dans les applications mobiles
Introduction à Flutter et ses capacités
Objectifs et résultats du cours
• Configuration de l'environnement
Installation de Flutter et Dart
Configuration de Firebase pour l'intégration de l'apprentissage automatique
Introduction à Gemini AI et ses API
• Exploration des outils d'apprentissage automatique de Firebase
Aperçu de Firebase ML Kit
Reconnaissance de texte avec Firebase
Intégration de la reconnaissance de texte dans Flutter
Exemples pratiques et cas d'utilisation
Scannage de codes-barres et étiquetage d'images
Mise en place du scannage de codes-barres dans Flutter
Étiquetage d'images avec Firebase ML
Exercices pratiques et projets
• Utilisation de Gemini AI dans Flutter
Introduction aux API de Gemini AI
Envoi de requêtes à l'API Gemini
Gestion et intégration de la clé API
Exemples pratiques de requêtes à l'API
Extraction de données à partir d'images en utilisant Gemini
Traitement des reçus et autres images de documents
Analyse et utilisation des données extraites
• Fonctions avancées d'intelligence artificielle dans Flutter
Combinaison de Firebase et Gemini AI pour des interactions complexes
Optimisation des modèles d'IA pour la performance dans les applications mobiles
Bonnes pratiques pour les fonctionnalités pilotées par l'IA dans les applications Flutter
• Création d'une application Flutter améliorée par l'IA
Configuration et exigences du projet
Développement étape par étape d'une application exemple
Finalisation et test de vos fonctionnalités d'IA
• Résumé et prochaines étapes
Principaux enseignements du cours
Exploration de sujets d'intelligence artificielle plus avancés
Ressources supplémentaires et chemins d'apprentissage
• Conclusion
Récapitulatif des compétences et connaissances acquises
Certification et achèvement du cours

---

Enseigné par

Simone Alessandria

---

Matières

Programming