Formation Apprentissage Automatique pour les Applications Mobiles avec Google’s ML Kit

Introduction

• Comparaison entre ML Kit, TensorFlow et d'autres services de machine learning
• Aperçu des fonctionnalités et composants de ML Kit

Prise en main

• Configuration du SDK ML Kit
• Exploration des API et applications d'exemple

Mise en œuvre des API de vision de ML Kit

• Automatisation de la saisie de données (Reconnaissance de texte)
• Détection de visages pour les selfies et portraits (Détection de visage)
• Interprétation des positions corporelles (Détection de pose)
• Ajout d'effets de fond (Segmentation de selfie)
• Intégration du balayage de codes-barres
• Identification d'objets, lieux, espèces, etc. (Étiquetage d'image)
• Localisation d'objets saillants dans une image (Détection et suivi d'objets)
• Reconnaissance de textes manuscrits (Reconnaissance d'encre numérique)

Utilisation des API de traitement du langage naturel

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

Optimisation des applications existantes avec ML Kit

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

Conseils pour dépanner

Résumé et prochaines étapes