Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés
- ML Kit vs TensorFlow vs egyéb gépi tanulási szolgáltatások
- Az ML Kit funkcióinak és komponenseinek áttekintése
Kezdő lépések
- Az ML Kit SDK beállítása
- API-k és mintaalkalmazások felfedezése
ML Kit Vision API-k implementálása
- Adatbevitel automatizálása (Szövegfelismerés)
- Arcok felismerése szelfikhez és portrékhoz (Arcfelismerés)
- Testtartások értelmezése (Pozíciófelismerés)
- Háttérhatások hozzáadása (Szelfi szegmentálás)
- Vonalkód olvasás integrálása
- Objektumok, helyek, fajok stb. azonosítása (Képfeliratolás)
- Kiemelkedő objektumok lokalizálása egy képen (Objektumfelismerés és követés)
- Kézzel írt szövegek felismerése (Digitális tinta felismerés)
Természetes nyelvi API-k használata
- Nyelvek azonosítása
- Szövegek fordítása
- Intelligens válaszok generálása
- Entitások kinyerésének használata
Meglévő alkalmazások optimalizálása az ML Kit segítségével
- Egyéni modellek használata az ML Kit segítségével
- Migrálás a Firebase-ról az új ML Kit SDK-ra
- Migrálás a Mobile Vision-ról az ML Kit SDK-ra
- Alkalmazás méretének csökkentése telepítéshez
- Alkalmazások refaktorálása dinamikus funkciómodulok használatára
Hibaelhárítási tippek
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- A gépi tanulás alapjainak ismerete
- Tapasztalat mobilfejlesztésben
Célközönség
- Szoftvermérnökök
- Mobilalkalmazás-fejlesztők
14 Órák
