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Ich entwickle maschinelles Lernen in mobilen Apps mit TensorFlow Lite
Hamza Asif
5,0
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Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Echte maschinelles Lernen läuft schnell, privat und ohne Serverkosten auf dem Handy.
Ich erstelle mobile Apps, die mit on-device ML powered by TensorFlow Lite laufen. Deine Modelle laufen direkt auf dem Handy des Nutzers: sofortige Vorhersagen, volle Offline-Unterstützung, keine API-Gebühren pro Anfrage und Nutzerdaten verlassen das Gerät nie.
Was ich mit TFLite baue:
Bildklassifikation & Objekterkennung
Pose-Schätzung & Bewegungstracking (Fitness, Sport, Physiotherapie)
Gesichtserkennung, -erkennung & Anti-Spoofing
Textklassifikation, Sentiment & smarte Antworten
Audio- & Soundklassifikation
Individuelle Modellintegration: Bring dein eigenes Modell oder Dataset
Mein TFLite-Workflow:
1️ Modell auswählen oder trainieren (Transfer Learning auf deinem Dataset)
2️ Konvertieren & Optimieren, Quantisierung für kleine Größe und schnelle Inferenz
3️ Flutter-Integration mit Kamera- und Sensorschnittstellen in Echtzeit FPS
4️ Testen auf echten Low-End- und High-End-Geräten
Warum ich? Ich bin Mobile ML Engineer und Instructor mit über 50.000 geschulten Studenten im Bereich on-device Machine Learning. TFLite-Optimierung ist genau das, was ich lehre. Ich weiß, wie man Echtzeit-Performance auf Mittelklasse-Android-Handys erreicht, nicht nur auf Flaggschiffen.
Tech-Stack: TensorFlow Lite · Flutter · MediaPipe · ML Kit
Lerne Hamza Asif kennen
Hamza Asif
AI Fitness App Developer and Flutter Mobile ML Engineer
- AusPakistan
- Mitglied seitApr. 2018
- Letzte Lieferung11 Monate
Sprachen
Urdu, Englisch, Punjabi
I build AI-powered iOS and Android apps: fitness apps with real-time pose detection, rep counting, and workout tracking that run fully on-device (MediaPipe/TFLite). I'm a Flutter and Mobile AI Engineer with 50,000+ students trained globally.
What I build:
AI Fitness and Gym Apps
Computer Vision: face recognition, anti-spoofing, segmentation
GenAI: ChatGPT, Gemini and LLM chatbots
Full Flutter Apps: Figma to code, Firebase/Supabase, RevenueCat paywalls
Clean, scalable code and clear communication. Message me with your app idea for a concrete plan and timeline.
Automatische Übersetzung
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Läuft das ML offline?
Ja — das Modell lebt im App, sodass Vorhersagen ohne Internet und ohne Serverkosten funktionieren.
Ich habe mein eigenes Dataset. Kannst du ein individuelles Modell trainieren?
Ja — Transfer Learning auf deinem Dataset, dann konvertiert und quantisiert für mobile Geräte. Teile die Dataset-Größe, Klassen und Format für ein Angebot.
Ich habe bereits ein TensorFlow/Keras-Modell. Kannst du es in meine App integrieren?
Ja — Ich konvertiere es zu TFLite, optimiere es und integriere es. Architekturprobleme kläre ich im Voraus.
Wird es auf günstigen Handys laggen?
Mit richtiger Quantisierung laufen die meisten Vision-Modelle auf Mittelklasse-Geräten mit 20–30+ FPS. Ich teste auf echten Low-End-Hardware.
TFLite vs. Cloud-AI-APIs?
TFLite für Geschwindigkeit, Offline, Privatsphäre, keine laufenden Kosten; Cloud-APIs für große Modelle wie GPT. Ich empfehle ehrlich, was für deinen Fall am besten ist.
Bewertungen
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