Curso de Aprendizaje Automático para Aplicaciones Móviles usando Google's ML Kit

Introducción

• ML Kit vs TensorFlow vs otros servicios de aprendizaje automático
• Visión general de las características y componentes de ML Kit

Comenzando

• Configuración del SDK de ML Kit
• Exploración de APIs y aplicaciones de ejemplo

Implementación de las API de Visión de ML Kit

• Automatización de la entrada de datos (Reconocimiento de texto)
• Detección de rostros para selfies y retratos (Detección de rostros)
• Interpretación de posturas corporales (Detección de pose)
• Añadiendo efectos de fondo (Segmentación de selfie)
• Integración de escaneo de códigos de barras
• Identificación de objetos, lugares, especies, etc. (Etiquetado de imágenes)
• Localización de objetos prominentes en una imagen (Detección y seguimiento de objetos)
• Reconocimiento de texto manuscrito (Reconocimiento de tinta digital)

Trabajando con APIs de Lenguaje Natural

• Identificación de idiomas
• Traducción de textos
• Generación de respuestas inteligentes
• Uso de extracción de entidades

Optimización de aplicaciones existentes con ML Kit

• Uso de modelos personalizados con ML Kit
• Migración desde Firebase al nuevo SDK de ML Kit
• Migración desde Mobile Vision a ML Kit SDK
• Reducción del tamaño de la aplicación para su implementación
• Refactorización de aplicaciones para usar módulos de características dinámicas

Consejos para solucionar problemas

Resumen y siguientes pasos