Schulungsübersicht

Einführung

  • ML Kit vs. TensorFlow vs. andere Dienste für maschinelles Lernen
  • Überblick über die Funktionen und Komponenten von ML Kit

Erste Schritte

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

Implementieren von ML Kit Vision-APIs

  • Automatisieren der Dateneingabe (Texterkennung)
  • Erkennen von Gesichtern für Selfies und Porträts (Face Detection)
  • Interpretieren von Körperpositionen (Pose Detection)
  • 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 handgeschriebenen Texten (Digital Ink Recognition)

Arbeiten mit APIs für natürliche Sprache

  • Identifizierung von Sprachen
  • Übersetzen von Texten
  • Generieren intelligenter Antworten
  • Entity-Extraktion verwenden

Optimieren 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 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

Zielgruppe

  • Software-Ingenieure
  • Mobile App-Entwickler
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Kommende Kurse

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