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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