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Plan du cours
Introduction
- ML Kit vs TensorFlow vs autres services d'apprentissage automatique
- Vue d'ensemble des fonctionnalités et des composants de ML Kit
Commencer à travailler
- Mise en place du SDK ML Kit
- Exploration des API et des exemples d'applications
Mise en œuvre des API ML Kit Vision
- Automatiser la saisie de données (Reconnaissance de texte)
- Détection des visages pour les selfies et les portraits (Face Detection)
- Interprétation des positions du corps (Pose Detection)
- Ajout d'effets d'arrière-plan (segmentation de selfie)
- Intégration de la lecture de codes-barres
- Identification d'objets, de lieux, d'espèces, etc.
- Localisation d'objets proéminents dans une image (Détection et suivi d'objets)
- Reconnaissance de textes manuscrits (reconnaissance d'encre numérique)
Travailler avec des API de langage naturel
- Identifier les langues
- Traduire des textes
- Générer des réponses intelligentes
- Utilisation de l'extraction d'entités
Optimiser les applications existantes avec ML Kit
- Utiliser des modèles personnalisés avec ML Kit
- Migration de Firebase vers le nouveau SDK ML Kit
- Migration de Mobile Vision vers ML Kit SDK
- Réduction de la taille des applications pour le déploiement
- Refonte des applications pour utiliser des modules de fonctionnalités dynamiques
Conseils de dépannage
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de l'apprentissage automatique
- Expérience en matière de développement mobile
Audience
- Ingénieurs en logiciel
- Développeurs d'applications mobiles
14 Heures