Cursuri de pregatire Învățarea automată pentru aplicații mobile folosind Google ML Kit

Introducere

• ML Kit vs TensorFlow vs alte servicii de învățare automată
• Prezentare generală a funcționalităților și componentelor ML Kit

Începutul

• Configurarea SDK-ului ML Kit
• Explorarea API-urilor și a aplicațiilor de exemplu

Implementarea API-urilor ML Kit Vision

• Automatizarea introducerii datelor (Recunoașterea textului)
• Detectarea fețelor pentru selfie-uri și portrete (Detectarea fețelor)
• Interpretarea pozițiilor corpului (Detectarea pozelor)
• Adăugarea efectelor de fundal (Segmentarea selfie-urilor)
• Integrarea scanării de coduri de bare
• Identificarea obiectelor, locurilor, speciilor etc. (Etichetarea imaginilor)
• Localizarea obiectelor proeminente într-o imagine (Detectarea și urmărirea obiectelor)
• Recunoașterea textelor scrise de mână (Recunoașterea cerneală digitală)

Lucrul cu API-urile Natural Language

• Identificarea limbilor
• Traducerea textelor
• Generarea de răspunsuri inteligente
• Utilizarea extragerii de entități

Optimizarea aplicațiilor existente cu ML Kit

• Utilizarea modelelor personalizate cu ML Kit
• Migrarea de la Firebase la noul SDK ML Kit
• Migrarea de la Mobile Vision la SDK-ul ML Kit
• Reducerea dimensiunii aplicației pentru implementare
• Refactorizarea aplicațiilor pentru a utiliza module de funcționalități dinamice

Sfaturi pentru depanare

Rezumat și pași următori