Návrh Školení

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

Požadavky

  • Porozumění strojovému učení
  • Zkušenosti s vývojem mobilních aplikací

Cílová skupina

  • Softwaroví inženýři
  • Vývojáři mobilních aplikací
 14 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie