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Struttura del corso
Introduzione
- ML Kit rispetto a TensorFlow rispetto ad altri servizi di apprendimento automatico
- Panoramica delle funzioni e dei componenti ML Kit
Introduttiva
- Configurazione dell'SDK ML Kit
- Esplorazione delle API e delle app di esempio
Implementazione di ML Kit API di visione
- Automazione dell'inserimento dei dati (Text Recognition)
- Rilevamento dei volti per selfie e ritratti (Face Detection)
- Interpretazione delle posizioni del corpo (Rilevamento della posa)
- Aggiunta di effetti di sfondo (Segmentazione selfie)
- Integrazione della scansione dei codici a barre
- Identificazione di oggetti, luoghi, specie, ecc. (Image Labeling)
- Individuazione di oggetti prominenti in un'immagine (Rilevamento e tracciamento degli oggetti)
- Riconoscimento di testi scritti a mano (Digital Ink Recognition)
Utilizzo delle API del linguaggio naturale
- Identificazione delle lingue
- Traduzione di testi
- Generazione di risposte intelligenti
- Utilizzo dell'estrazione di entità
Ottimizzazione delle applicazioni esistenti con ML Kit
- Utilizzo di modelli personalizzati con ML Kit
- Migrazione da Firebase al nuovo SDK ML Kit
- Migrazione da Mobile Vision all'SDK ML Kit
- Riduzione delle dimensioni dell'app per la distribuzione
- Refactoring delle app per l'uso di moduli di funzionalità dinamiche
Suggerimenti per la risoluzione dei problemi
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Comprensione dell'apprendimento automatico
- Esperienza con lo sviluppo mobile
Pubblico
- Ingegneri del software
- Sviluppatori di app mobili
14 ore