План на курса
Въведение
- ML Kit срещу TensorFlow срещу други услуги за машинно обучение Преглед на функциите и компонентите на ML Kit
Приготвяме се да започнем
- Настройване на ML Kit API за изследване на SDK и примерни приложения
Внедряване на ML Kit API на Vision
- Автоматизиране на въвеждане на данни (Разпознаване на текст) Откриване на лица за селфита и портрети (Разпознаване на лица) Тълкуване на позициите на тялото (Разпознаване на поза) Добавяне на фонови ефекти (Сегментиране на селфита) Интегриране на сканиране на баркод Идентифициране на обекти, места, видове и т.н. (Етикетиране на изображения) Локализиране на видни обекти в изображение (Откриване и проследяване на обекти) Разпознаване на ръкописни текстове (Разпознаване на цифрово мастило)
Работа с API на естествен език
- Идентифициране на езици Превод на текстове Генериране на интелигентни отговори Използване на извличане на обект
Оптимизиране на съществуващи приложения с ML Kit
- Използване на персонализирани модели с ML Kit Мигриране от Firebase към новия ML Kit SDK Мигриране от Mobile Vision към ML Kit SDK Намаляване на размера на приложението за внедряване Рефакторинг на приложения за използване на модули с динамични функции
Съвети за отстраняване на неизправности
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на машинното обучение
- Опит с мобилна разработка
Публика
- Софтуерни инженери
- Разработчици на мобилни приложения
Oтзиви от потребители (4)
The details and the presentation style.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
Course - Azure Machine Learning (AML)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Course - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
That it was applying real company data. Trainer had a very good approach by making trainees participate and compete
Jimena Esquivel - Zakład Usługowy Hakoman Andrzej Cybulski
Course - Applied AI from Scratch in Python
Поддържайки го кратко и просто. Създаване на интуиция и визуални модели около концепциите (графика на дървото на решенията, линейни уравнения, ръчно изчисляване на y_pred, за да се докаже как работи моделът).
Nicolae - DB Global Technology
Course - Machine Learning
Machine Translated