Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Въведение
- ML Kit срещу TensorFlow срещу други услуги за машинно обучение
- Преглед на ML Kit функции и компоненти
Първи стъпки
- Настройване на ML Kit SDK
- Проучване на API и примерни приложения
Внедряване на ML Kit API на Vision
- Автоматизиране на въвеждането на данни (разпознаване на текст)
- Разпознаване на лица за селфита и портрети (разпознаване на лица)
- Тълкуване на позициите на тялото (откриване на поза)
- Добавяне на фонови ефекти (Сегментиране на селфита)
- Интегриране на сканиране на баркод
- Идентифициране на обекти, места, видове и др. (Етикетиране на изображение)
- Локализиране на изпъкнали обекти в изображение (Откриване и проследяване на обекти)
- Разпознаване на ръкописни текстове (Digital Ink Recognition)
Работа с API на естествен език
- Идентифициране на езици
- Превод на текстове
- Генериране на интелигентни отговори
- Използване на извличане на обекти
Оптимизиране на съществуващи приложения с ML Kit
- Използване на персонализирани модели с ML Kit
- Мигриране от Firebase към новия ML Kit SDK
- Мигриране от Mobile Vision към ML Kit SDK
- Намаляване на размера на приложението за внедряване
- Рефакторинг на приложения за използване на модули с динамични функции
Съвети за отстраняване на неизправности
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на машинното обучение
- Опит с мобилна разработка
Публика
- Софтуерни инженери
- Разработчици на мобилни приложения
14 Часа