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Course Outline
소개
- ML Kit 대 TensorFlow 대 다른 기계 학습 서비스 대
- ML Kit 기능 및 구성 요소 개요
시작하기
- ML Kit SDK 설정
- API 및 샘플 앱 탐색
ML Kit Vision API 구현
- 데이터 입력 자동화(텍스트 인식)
- 셀카 및 인물 사진의 얼굴 감지(얼굴 감지)
- 신체 위치 해석(자세 감지)
- 배경 효과 추가(셀카 분할)
- 바코드 스캐닝 통합
- 사물, 장소, 종 등 식별(이미지 라벨링)
- 이미지에서 눈에 띄는 물체 찾기(객체 감지 및 추적)
- 필기 텍스트 인식(디지털 잉크 인식)
Natural Language API 작업
- 언어 식별
- 텍스트 번역
- 스마트 답장 생성
- 엔터티 추출 사용
ML Kit을 사용하여 기존 앱 최적화
- ML Kit과 함께 사용자 정의 모델 사용
- Firebase에서 새로운 ML Kit SDK로 마이그레이션
- Mobile Vision에서 ML Kit SDK로 마이그레이션
- 배포를 위한 앱 크기 줄이기
- 동적 기능 모듈을 사용하도록 앱 리팩터링
문제 해결 팁
요약 및 다음 단계
Requirements
- 머신러닝에 대한 이해
- 모바일 개발 경험
청중
- 소프트웨어 엔지니어
- 모바일 앱 개발자
14 Hours
회원 평가 (4)
The details and the presentation style.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
Course - Azure Machine Learning (AML)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Course - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
That it was applying real company data. Trainer had a very good approach by making trainees participate and compete
Jimena Esquivel - Zakład Usługowy Hakoman Andrzej Cybulski
Course - Applied AI from Scratch in Python
짧고 간단하게 유지하세요. 개념에 대한 직관 및 시각적 모델 생성(의사결정 트리 그래프, 선형 방정식, y_pred를 수동으로 계산하여 모델 작동 방식 증명)
Nicolae - DB Global Technology
Course - Machine Learning
Machine Translated