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Schulungsübersicht
Einführung
- Vergleich zwischen ML Kit, TensorFlow und anderen maschinelles Lernenservices
- Übersicht über die Funktionen und Komponenten von ML Kit
Erste Schritte
- Einrichtung des ML Kit SDK
- Erkundung der APIs und Beispielanwendungen
Implementierung von ML Kit Vision-APIs
- Automatisierung von Dateneingabe (Texterkennung)
- Erkennung von Gesichtern für Selfies und Porträts (Gesichtserkennung)
- Interpretation von Körperhaltungen (Pose-Erkennung)
- Hinzufügen von Hintergrundeffekten (Selbstporträt-Segmentierung)
- Integration des Barcode-Scannens
- Identifikation von Objekten, Orten, Arten usw. (Bildbeschriftung)
- Lokalisieren von auffälligen Objekten in einem Bild (Objekt-Erkennung und -Verfolgung)
- Erkennen von handschriftlichem Text (Digitale Tinten-Erkennung)
Arbeit mit Natural Language-APIs
- Identifizierung von Sprachen
- Übersetzung von Texten
- Generieren von intelligenten Antworten
- Verwendung der Entitätsextraktion
Optimierung bestehender Apps mit ML Kit
- Verwenden von benutzerdefinierten Modellen mit ML Kit
- Migration von Firebase zum neuen ML Kit SDK
- Migration von Mobile Vision zu ML Kit SDK
- Reduzieren der App-Größe für die Bereitstellung
- Refactoring von Apps zur Verwendung dynamischer Feature-Module
Troubleshooting-Tipps
Zusammenfassung und Nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen
- Erfahrung mit mobiler App-Entwicklung
Zielgruppe
- Softwareentwickler/-innen
- Mobile App-Entwickler/-innen
14 Stunden
