Kursplan

Introduksjon

  • ML Kit vs TensorFlow vs andre maskinlæringstjenester
  • Oversikt over ML Kit funksjoner og komponenter

Komme i gang

  • Sette opp ML Kit SDK
  • Utforsker APIer og eksempelapper

Implementering av ML Kit Vision APIer

  • Automatisering av dataregistrering (tekstgjenkjenning)
  • Oppdage ansikter for selfies og portretter (ansiktsgjenkjenning)
  • Tolke kroppsposisjoner (stillingsdeteksjon)
  • Legge til bakgrunnseffekter (selfie-segmentering)
  • Integrering av strekkodeskanning
  • Identifisere objekter, steder, arter osv. (Bildemerking)
  • Finne fremtredende objekter i et bilde (objektgjenkjenning og sporing)
  • Gjenkjenne håndskrevne tekster (Digital Ink Recognition)

Arbeide med Natural Language APIer

  • Identifisere språk
  • Oversette tekster
  • Generer smarte svar
  • Bruker enhetsutvinning

Optimalisering av eksisterende apper med ML Kit

  • Bruke tilpassede modeller med ML Kit
  • Migrerer fra Firebase til den nye ML Kit SDK
  • Migrerer fra Mobile Vision til ML Kit SDK
  • Reduser appstørrelsen for distribusjon
  • Refaktorerer apper for å bruke dynamiske funksjonsmoduler

Feilsøkingstips

Sammendrag og neste trinn

Krav

  • En forståelse av maskinlæring
  • Erfaring med mobilutvikling

Publikum

  • Programvareingeniører
  • Mobilapputviklere
 14 timer

Antall deltakere


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories