Formation Apprentissage automatique pour les applications mobiles à l'aide du kit ML de Google

Introduction

• Comparaison du kit ML avec TensorFlow et d'autres services d'apprentissage automatique
• Aperçu des fonctionnalités et composants du kit ML

Prise en main

• Configuration du SDK du kit ML
• Exploration des API et des applications exemple

Implémentation des API de vision du kit ML

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

Utilisation des API de langage naturel

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

Optimisation des applications existantes avec le kit ML

• Utilisation de modèles personnalisés avec le kit ML
• Migration depuis Firebase vers le nouveau SDK du kit ML
• Migration depuis Mobile Vision vers le SDK du kit ML
• 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