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Programa do Curso
Introdução
- ML Kit vs TensorFlow vs outros serviços de aprendizagem automática
- Descrição geral das funcionalidades e componentes de ML Kit
Introdução
- Configurar o SDK de ML Kit
- Explorar APIs e aplicações de amostra
Implementar as APIs de visão de ML Kit
- Automatizar a introdução de dados (Reconhecimento de texto)
- Deteção de rostos para selfies e retratos (Deteção de rostos)
- Interpretar posições do corpo (Deteção de pose)
- Adicionar efeitos de fundo (Segmentação de selfies)
- Integração da leitura de códigos de barras
- Identificação de objectos, locais, espécies, etc. (Etiquetagem de imagens)
- Localização de objectos proeminentes numa imagem (Deteção e seguimento de objectos)
- Reconhecimento de textos manuscritos (Reconhecimento de tinta digital)
Trabalhar com APIs de linguagem natural
- Identificação de idiomas
- Traduzir textos
- Geração de respostas inteligentes
- Utilizar a extração de entidades
Otimizar aplicações existentes com ML Kit
- Utilizar modelos personalizados com ML Kit
- Migrar do Firebase para o novo ML Kit SDK
- Migrar do Mobile Vision para o ML Kit SDK
- Reduzir o tamanho da aplicação para implantação
- Refatoração de aplicativos para usar módulos de recursos dinâmicos
Dicas de solução de problemas
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimento de aprendizagem automática
- Experiência com desenvolvimento móvel
Público-alvo
- Engenheiros de software
- Desenvolvedores de aplicativos móveis
14 Horas