Schulungsübersicht

Einführung

  • ML Kit im Vergleich zu TensorFlow und anderen Diensten für maschinelles Lernen
  • Überblick über die Funktionen und Komponenten von ML Kit

Erste Schritte

  • Einrichten des ML Kit SDK
  • Erkunden von APIs und Beispielanwendungen

Implementierung von ML Kit Vision-APIs

  • Automatisierung der Dateneingabe (Texterkennung)
  • Erkennung von Gesichtern für Selfies und Porträts (Face Detection)
  • Interpretation von Körperpositionen (Posenerkennung)
  • Hinzufügen von Hintergrundeffekten (Selfie-Segmentierung)
  • Integration von Barcode-Scans
  • Identifizierung von Objekten, Orten, Arten usw. (Bildbeschriftung)
  • Auffinden markanter Objekte in einem Bild (Objekterkennung und -verfolgung)
  • Erkennen von handschriftlichen Texten (Digitale Tintenerkennung)

Arbeiten mit natürlichsprachlichen APIs

  • Identifizierung von Sprachen
  • Texte übersetzen
  • Generierung intelligenter Antworten
  • Entitätsextraktion verwenden

Optimierung bestehender Anwendungen mit ML Kit

  • Verwendung benutzerdefinierter Modelle mit ML Kit
  • Umstellung von Firebase auf das neue ML Kit SDK
  • Umstellung von Mobile Vision auf das ML Kit SDK
  • Reduzieren der App-Größe für die Bereitstellung
  • Refactoring von Anwendungen zur Verwendung dynamischer Funktionsmodule

Tipps zur Fehlerbehebung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Ein Verständnis für maschinelles Lernen
  • Erfahrung mit mobiler Entwicklung

Publikum

  • Software-Ingenieure
  • Entwickler mobiler Anwendungen
  14 Stunden
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

Erfahrungsberichte (3)

Kombinierte Kurse

Verwandte Kategorien