Aplicaciones de Android con inteligencia artificial.

Resumen

In this course, you will learn how to build Android applications and also learn about MLkit to use artificial intelligen in your application . Here we will make three applications , all of which use mlkit .

You do not need strong experience in programming or artificial intelligence and machine learning , just a simple experience where we will explain from scratch . In each section you will find its own code .

The most important thing is that you apply every example we take in practice to do this, you must download the Android studio program In the course, we will talk a little about Python and how to train models after that we will use Android studio to build applications . we will use kotlin to build these applications . We will also learn how to design the user interface to our app .

The first application will be about classifying the state of the eye, whether it is closed or open the second application will be about how to identify the contents of images the last application will be about identifying objects in any imageEach one of these applications will teach you a lot of things and techniques that you can use elsewhere, for example uploading images or taking photos, in addition to learning the mlkit library.

Programa

• Introducción al Desarrollo de Apps para Android
Configuración de Android Studio
Panorama de Kotlin para Android
Conceptos básicos del diseño de interfaz de usuario en Android
• Introducción al Aprendizaje Automático y ML Kit
Fundamentos del Aprendizaje Automático
Panorama del ML Kit de Google
Configuración de ML Kit en proyectos de Android
• Aplicación 1: Clasificación del Estado del Ojo
Comprensión del Modelo del Estado del Ojo
Construcción de la Interfaz de Usuario
Integración de ML Kit para la Detección del Estado del Ojo
Pruebas y depuración de la aplicación
• Fundamentos de Python para el Aprendizaje Automático
Introducción a Python para la IA
Panorama del Entrenamiento de Modelos
Entrenamiento de Modelos Simples con Python
• Aplicación 2: Identificación de Contenido de Imagen
Introducción al Análisis de Contenido de Imagen
Diseño de la Interfaz de la Aplicación
Implementación de ML Kit para el Reconocimiento de Contenido de Imagen
Manejo de Subidas y Capturas de Imágenes
• Aplicación 3: Detección de Objetos en Imágenes
Fundamentos de la Detección de Objetos
Creación de la Interfaz de Usuario
Utilización de ML Kit para la Detección de Objetos
Optimización del Rendimiento del Modelo
• Funciones y Técnicas Avanzadas
Exploración de Funciones Adicionales de ML Kit
Mejora del Rendimiento de la App
Diseño de Experiencia de Usuario para Apps de IA
• Proyecto Final y Cierre del Curso
Construcción de una App para Android impulsada por IA personalizada
Revisión de Conceptos y Técnicas Clave
Tendencias Futuras en IA y Desarrollo de Android

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Impartido por

Riad Almadani • 30,000+ Students

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Materias

Programming