Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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 SDK ML Kit
- Explorarea API-urilor și a aplicațiilor de exemplu
Implementarea API-urilor de viziune ML Kit
- Automatizarea introducerii datelor (Recunoașterea textului)
- Detectarea fețelor pentru selfie-uri și portrete (Face Detection)
- Interpretarea pozițiilor corpului (Detectarea poziției)
- Adăugarea de efecte de fundal (Selfie Segmentation)
- Integrarea scanării codurilor de bare
- Identificarea obiectelor, locurilor, speciilor etc. (etichetarea imaginilor)
- Localizarea obiectelor proeminente într-o imagine (detectarea și urmărirea obiectelor)
- Recunoașterea textelor scrise de mână (Digital Ink Recognition)
Lucrul cu API pentru limbajul natural
- Identificarea limbilor
- Traducerea textelor
- Generarea de răspunsuri inteligente
- Utilizarea extragerii entităților
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 aplicațiilor pentru implementare
- Refactorizarea aplicațiilor pentru a utiliza module de caracteristici dinamice
Sfaturi pentru rezolvarea problemelor
Rezumat și pași următori
Cerințe
- O înțelegere a învățării automate
- Experiență în dezvoltarea mobilă
Audiență
- ingineri software
- Dezvoltatori de aplicații mobile
14 ore
