No-Code-Programmierung mit FlutterFlow und Zusatzqualifikation in Machine Learning mit TensorFlow für iOS-Apps In dieser Weiterbildung erlernen Sie die Entwicklung von iOS-Apps mittels No-Code-Programmierung mit FlutterFlow. Sie werden in die Lage versetzt, ohne traditionelle Programmierkenntnisse funktionale Anwendungen zu erstellen und dabei Machine-Learning-Modelle mit TensorFlow zu integrieren. Sie erwerben Kenntnisse über die Benutzeroberfläche und Funktionen von FlutterFlow, um iOS-Apps zu gestalten und zu implementieren. Zudem lernen Sie, Machine-Learning-Modelle mit TensorFlow zu erstellen und in Ihre iOS-App zu integrieren. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Nutzung von Firebase als Backend-Lösung für Ihre Anwendungen. Durch praktische Übungen und Projektarbeit wenden Sie das erlernte Wissen direkt an. Sie entwickeln eigenständig eine iOS-App, die Machine-Learning-Funktionen nutzt und mit Firebase verbunden ist. Nach Abschluss der Weiterbildung sind Sie in der Lage, eigenständig iOS-Apps zu entwickeln, die Machine-Learning-Modelle integrieren und auf Firebase basieren.

Grundlagen und Navigation von Flutterflow
  • Kenntnisse im Bereich iOS App durch Einführung in Flutterflow und Low-Code/No-Code-Tools
  • Installation und Einrichtung von Flutterflow
  • Benutzeroberfläche und Navigation in Flutterflow mit Fokus auf iOS App
  • Grundlagen der App-Entwicklung mit Flutterflow

Benutzeroberflächen und Anwendungskomponenten
  • Erstellen und Anpassen von Benutzeroberflächen aus Perspektive der iOS App
  • Nutzung von vorgefertigten Widgets und Komponenten
  • State Management in Flutterflow mit Bezug auf iOS App

Prompt Engineering und Sprachmodelle
  • Einführung in Prompt Engineering: Grundlagen und Überblick im Kontext von iOS App
  • ChatGPT: das Sprachmodell von OpenAI
  • Training von ChatGPT: Verbesserung der Leistung durch Feinabstimmung im Bereich iOS App
  • Interaktive Konversation: dialogbasierte Nutzung von ChatGPT
  • Nutzung von ChatGPT: Anwendungsmöglichkeiten und Potenziale mit Bezug zur iOS App
  • Kontextsensitivität in ChatGPT: Verbesserung der Antworten durch Kontextverständnis

Einführung und Umsetzung von Machine Learning
  • Einführung in Machine Learning, angewendet für iOS App
  • Arten des Machine Learning
  • Datenvorbereitung für Machine Learning im Zusammenhang mit iOS App
  • Training und Auswahl eines Vorhersagemodells
  • Bewertung von Modellen unter Berücksichtigung der iOS App
  • Verwendung von Scikit-Learn für Klassifikationen
  • Modellbewertung und Hyperparameter-Tuning im Kontext iOS App

AI-Entwicklung und TensorFlow
  • Einführung in AI-Development mit Schwerpunkt auf iOS App
  • Aufbau eines einfachen Chatbots
  • Trainieren von Chatbot-Modellen bezogen auf iOS App
  • NLP-Grundlagen für Chatbots
  • Fortgeschrittene Chatbot-Techniken mit Möglichkeiten für iOS App
  • Optimierung und Evaluation von Chatbots
  • AI-Ethik und Datenschutz in Chatbots im Bereich iOS App
  • Installation und Einrichtung von TensorFlow
  • Grundlegende Verwendung von TensorFlow im Zusammenhang mit iOS App
  • Erstellen von FCN- und CNN-Modellen mit Keras
  • Analyse von Machine Learning in TensorFlow unter Berücksichtigung der iOS App