Machine Learning für Android mit TensorFlow Lite

Mobile Apps werden immer intelligenter. Die Ausführung von Machine-Learning-Modellen direkt auf Android-Geräten sorgt für eine schnellere Leistung und einen besseren Datenschutz. In diesem textbasierten Kurs erfahren Sie, wie Sie die Lücke zwischen mobiler Entwicklung und intelligenten Systemen schließen. Sie werden von einem traditionellen mobilen Entwickler zu einem On-Device-Machine-Learning-Praktiker übergehen. Wenn Sie verstehen, wie Sie Modelle vorbereiten, optimieren und bereitstellen, können Sie responsive, offline-first Android-Anwendungen erstellen, die Bilder klassifizieren, Objekte erkennen und natürliche Sprache verarbeiten können. Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens auf dem Gerät und der TensorFlow Lite-Architektur. 2. Integrieren Sie vortrainierte Tensor Flow Lite Modelle in Java- und Kotlin-Android-Projekte. 3. Konvertieren und optimieren Sie maschinelle Lernmodelle für die mobile Bereitstellung mithilfe von Quantisierungstechniken. 4. Implementieren Sie Funktionen zur Bildklassifizierung und Objekterkennung in Echtzeit mithilfe von Kameraeingängen von Mobilgeräten. 5. Wenden Sie Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache für die Textklassifizieren und Sentimentanalyse auf dem Gerät an. 6. Üben Sie das Debuggen und die Leistungsprofilerstellung von Modellen für maschinelles Lernen auf mobiler Hardware. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und grundlegenden Konzepten des maschinellen Lernens, bevor Sie Schritt für Schritt durch Codeimplementierungen und reale Szenarien der mobilen Integration geführt werden. Dieses Programm richtet sich an Android-Entwickler, die noch keine Erfahrung mit KI haben, und an Enthusiasten des maschinellen Lernens, die intelligente mobile Apps entwickeln möchten.