Uczenie Maszynowe dla Aplikacji Mobilnych z wykorzystaniem Google ML Kit - Plan Szkolenia

Wprowadzenie

• Porównanie ML Kit, TensorFlow i innych usług uczenia maszynowego
• Przegląd funkcji i komponentów ML Kit

Rozpoczęcie pracy

• Konfiguracja SDK ML Kit
• Eksploracja API i przykładowych aplikacji

Implementacja API Vision ML Kit

• Automatyzacja wprowadzania danych (Rozpoznawanie Tekstu)
• Wykrywanie twarzy do selfie i portretów (Wykrywanie Twarzy)
• Interpretacja pozycji ciała (Wykrywanie Pozy)
• Dodawanie efektów tła (Segmentacja Selfie)
• Integracja skanowania kodów kreskowych
• Identyfikacja obiektów, miejsc, gatunków itp. (Etykietowanie Obrazów)
• Lokalizacja widocznych obiektów na obrazie (Wykrywanie i Śledzenie Obiektów)
• Rozpoznawanie ręcznie pisanych tekstów (Rozpoznawanie Cyfrowego Atramentu)

Praca z API Natural Language

• Identyfikacja języków
• Tłumaczenie tekstów
• Generowanie inteligentnych odpowiedzi
• Wykorzystanie ekstrakcji encji

Optymalizacja istniejących aplikacji za pomocą ML Kit

• Używanie niestandardowych modeli z ML Kit
• Migracja z Firebase do nowego SDK ML Kit
• Migracja z Mobile Vision do SDK ML Kit
• Redukcja rozmiaru aplikacji do wdrożenia
• Refaktoryzacja aplikacji do wykorzystania modułów dynamicznych funkcji

Porady dotyczące rozwiązywania problemów

Podsumowanie i kolejne kroki