Schița de curs

Introducere

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

Noțiuni introductive

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

Implementarea API-urilor de viziune ML Kit

  • Automatizarea introducerii datelor (Recunoașterea textului)
  • Detectarea fețelor pentru selfie-uri și portrete (Face Detection)
  • Interpretarea pozițiilor corpului (Pose Detection)
  • Adăugarea de efecte de fundal (Segmentarea selfie-urilor)
  • Integrarea citirii codurilor de bare
  • Identificarea obiectelor, a locurilor, a speciilor etc. (Image Labeling)
  • Localizarea obiectelor proeminente într-o imagine (Object Detection and Tracking)
  • Recunoașterea textelor scrise de mână (Digital Ink Recognition)

Lucrul cu API-uri de limbaj natural

  • Identificarea limbilor
  • Traducerea de texte
  • Generarea de răspunsuri inteligente
  • Utilizarea extracției de entități

Optimizarea aplicațiilor existente cu ML Kit

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

Sfaturi pentru depanare

Rezumat și etapele următoare

Cerințe

  • O înțelegere a învățării automate
  • Experiență în dezvoltarea mobilă

Audiență

  • Inginerii de software
  • Dezvoltatorii de aplicații mobile
  14 ore
 

Numărul de participanți


Dată început

Dată sfârșit


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

Mărturii (4)

Cursuri înrudite

Categorii înrudite