Maskinlæring for mobile apps ved hjelp av Google’s ML Kit Treningskurs

Introduksjon

• ML Kit vs TensorFlow vs andre maskinlærings-tjenester
• Oversikt over ML Kit-funksjoner og -komponenter

Komme i gang

• Oppsett av ML Kit SDK
• Utforske API-er og eksempel-apper

Implementere ML Kit Vision API-er

• Automatisere datainntasting (Tekstgjennkjenning)
• Oppdage ansikter for selfier og portretter (Ansiktsoppdagelse)
• Tolke kroppsposisjoner (Pose-detektering)
• Legge til bakgrunnseffekter (Selfie-segmentering)
• Integrere strekkode-scanning
• Identifisere objekter, steder, arter osv. (Bildeetikettering)
• Finne fremtredende objekter i et bilde (Objektdetektering og sporing)
• Kjenne igjen håndskrevne tekster (Digital Ink Recognition)

Arbeide med Natural Language API-er

• Identifisere språk
• Oversette tekster
• Generere intelligente svar
• Bruke entitetsextraksjon

Optimalisere eksisterende apper med ML Kit

• Bruke egendefinerte modeller med ML Kit
• Migrere fra Firebase til den nye ML Kit SDK
• Migrere fra Mobile Vision til ML Kit SDK
• Redusere app-størrelse for distribusjon
• Refaktorere apper for å bruke dynamiske funksjonsmoduler

Feilsøkingtips

Sammendrag og neste trinn