Aplicaciones de Android con inteligencia artificial.

Resumen

En este curso, aprenderás cómo construir aplicaciones de Android y también aprenderás sobre MLkit para usar inteligencia artificial en tu aplicación. Aquí haremos tres aplicaciones, todas las cuales usan MLkit.

No necesitas tener una gran experiencia en programación o en inteligencia artificial y aprendizaje automático, solo una experiencia simple donde explicaremos desde cero. En cada sección encontrarás su propio código.

Lo más importante es que apliques cada ejemplo que tomamos en práctica; para hacer esto, debes descargar el programa Android Studio. En el curso, hablaremos un poco sobre Python y cómo entrenar modelos, después usaremos Android Studio para construir aplicaciones y utilizaremos Kotlin para construir estas aplicaciones.

También aprenderemos a diseñar la interfaz de usuario de nuestra aplicación. La primera aplicación será sobre clasificar el estado del ojo, si está cerrado o abierto; la segunda aplicación tratará de cómo identificar el contenido de imágenes; la última aplicación será sobre identificar objetos en cualquier imagen.

Cada una de estas aplicaciones te enseñará muchas cosas y técnicas que puedes usar en otros lugares, por ejemplo, subir imágenes o tomar fotos, además de aprender la biblioteca MLkit.

Programa de estudio

• 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

Enseñado por

Riad Almadani • 30,000+ Students

Asignaturas

Programación