Formation Apprentissage automatique pour applications mobiles avec le ML Kit de Google

Introduction

• ML Kit par rapport à TensorFlow et aux autres services d'apprentissage automatique
• Aperçu des fonctionnalités et composants du ML Kit

Pour commencer

• Configuration du SDK du ML Kit
• Exploration des APIs et des applications exemples

Mise en œuvre des APIs Visuelles du ML Kit

• Automatisation de la saisie de données (Reconnaissance de texte)
• Détection de visages pour les selfies et les portraits (Détection de visages)
• Interprétation des positions du corps (Détection de posture)
• Ajout d'effets d'arrière-plan (Segmentation de selfie)
• Intégration de la lecture de codes-barres
• Identification d'objets, de lieux, d'espèces, etc. (Étiquetage d'images)
• Localisation d'objets marquants dans une image (Détection et suivi d'objets)
• Reconnaissance de textes manuscrits (Reconnaissance d'encre numérique)

Travail avec les APIs de traitement du langage naturel

• Identification des langues
• Traduction de textes
• Génération de réponses intelligentes
• Utilisation de l'extraction d'entités

Optimisation des applications existantes avec le ML Kit

• Utilisation de modèles personnalisés avec le ML Kit
• Migration de Firebase vers le nouveau SDK du ML Kit
• Migration de Mobile Vision vers le SDK du ML Kit
• Réduction de la taille de l'application pour le déploiement
• Refactoring des applications pour utiliser des modules de fonctionnalités dynamiques

Conseils de dépannage

Résumé et prochaines étapes