Strojové učení pro mobilní aplikace s využitím Google ML Kit Počítačový Kurz

Úvod

• Porovnání ML Kit, TensorFlow a jiných služeb strojového učení
• Přehled funkcí a komponent ML Kitu

Začínáme

• Nastavení SDK ML Kitu
• Prohlédnutí API a ukázkových aplikací

Implementace vizuálních API ML Kitu

• Automatizace vstupu dat (Rozpoznávání textu)
• Detekce obličejů pro sebeportréty a portréty (Detekce obličejů)
• Interpretace tělesných pozic (Detekce póz)
• Přidávání efektů do pozadí (Segmentace sebeportrétu)
• Integrace skenování čárových kódů
• Identifikace objektů, míst, druhů atd. (Popisování obrázků)
• Lokování významných objektů na obrázku (Detekce a sledování objektů)
• Rozpoznávání ručního psaní (Rozpoznávání digitálního inkoustu)

Práce s API pro přirozený jazyk

• Identifikace jazyků
• Překlad textů
• Generování inteligentních odpovědí
• Použití extrakce entit

Optimalizace existujících aplikací pomocí ML Kitu

• Použití vlastních modelů s ML Kitem
• Migrace z Firebase na nové SDK ML Kitu
• Migrace z Mobile Vision na SDK ML Kitu
• Zmenšení velikosti aplikace pro nasazení
• Refaktoring aplikací pro použití dynamických modulů funkcí

Tipy k řešení potíží

Shrnutí a další kroky