Cursusaanbod

Introductie

  • ML Kit versus TensorFlow versus andere machine learning-services
  • Overzicht van ML Kit functies en componenten

Slag

  • De ML Kit SDK instellen
  • API's en voorbeeld-apps verkennen

Implementatie van ML Kit Vision-API's

  • Gegevensinvoer automatiseren (tekstherkenning)
  • Gezichten detecteren voor selfies en portretten (Gezichtsherkenning)
  • Lichaamshoudingen interpreteren (Pose Detection)
  • Achtergrondeffecten toevoegen (Selfie-segmentatie)
  • Integratie van barcodescanning
  • Identificeren van objecten, plaatsen, soorten, enz. (Afbeelding labelen)
  • Prominente objecten in een afbeelding lokaliseren (Object Detection and Tracking)
  • Handgeschreven teksten herkennen (Digital Ink Recognition)

Werken met API's voor natuurlijke taal

  • Talen identificeren
  • Teksten vertalen
  • Slimme antwoorden genereren
  • Entiteitsextractie gebruiken

Bestaande apps optimaliseren met ML Kit

  • Aangepaste modellen gebruiken met ML Kit
  • Migreren van Firebase naar de nieuwe ML Kit SDK
  • Migreren van Mobile Vision naar ML Kit SDK
  • De grootte van de app verkleinen voor implementatie
  • Apps herstructureren om dynamische functiemodules te gebruiken

Tips voor het oplossen van problemen

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Inzicht in machine learning
  • Ervaring met mobiele ontwikkeling

Audiëntie

  • Software-ingenieurs
  • Ontwikkelaars van mobiele apps
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën