Applications Android avec intelligence artificielle

Aperçu

Dans ce cours, vous apprendrez à créer des applications Android et à utiliser MLkit pour intégrer l'intelligence artificielle dans votre application. Ici, nous réaliserons trois applications, toutes utilisant mlkit.

Vous n'avez pas besoin d'une grande expérience en programmation ou en intelligence artificielle et apprentissage automatique, juste une simple expérience où nous expliquerons depuis le début. Dans chaque section, vous trouverez son propre code.

La chose la plus importante est que vous appliquiez chaque exemple que nous prenons en pratique. Pour ce faire, vous devez télécharger le programme Android Studio.

Dans le cours, nous parlerons un peu de Python et de la façon d'entraîner des modèles, après quoi nous utiliserons Android Studio pour créer des applications. Nous utiliserons Kotlin pour construire ces applications.

Nous apprendrons également à concevoir l'interface utilisateur de notre application. La première application concernera la classification de l'état de l'œil, qu'il soit fermé ou ouvert.

La deuxième application portera sur la façon d'identifier le contenu des images. La dernière application permettra d'identifier les objets dans n'importe quelle image.

Chacune de ces applications vous enseignera de nombreuses choses et techniques que vous pourrez utiliser ailleurs, par exemple télécharger des images ou prendre des photos, en plus d'apprendre la bibliothèque mlkit.

Programme

• Introduction au développement d'applications Android
Configuration d'Android Studio
Aperçu de Kotlin pour Android
Bases de la conception d'interface utilisateur Android
• Introduction à l'apprentissage automatique et à ML Kit
Bases de l'apprentissage automatique
Présentation de ML Kit de Google
Intégration de ML Kit dans les projets Android
• Application 1 : Classification de l'état des yeux
Comprendre le modèle d'état des yeux
Construire l'interface utilisateur
Intégrer ML Kit pour la détection de l'état des yeux
Tester et déboguer l'application
• Bases de Python pour l'apprentissage automatique
Introduction à Python pour l'IA
Présentation de l'entraînement des modèles
Entraînement de modèles simples avec Python
• Application 2 : Identification du contenu d'image
Introduction à l'analyse de contenu d'image
Conception de l'interface de l'application
Implémentation de ML Kit pour la reconnaissance du contenu d'image
Gestion des téléchargements et captures d'images
• Application 3 : Détection d'objets dans les images
Fondamentaux de la détection d'objets
Création de l'interface utilisateur
Utilisation de ML Kit pour la détection d'objets
Ajustement des performances du modèle
• Fonctionnalités et techniques avancées
Exploration des fonctionnalités supplémentaires de ML Kit
Amélioration des performances de l'application
Conception de l'expérience utilisateur pour les applications d'IA
• Projet final et conclusion du cours
Conception d'une application Android personnalisée pilotée par l'IA
Révision des concepts et techniques clés
Tendances futures en IA et développement Android

Enseigné par

Riad Almadani • 30,000+ Students

Sujets

Programmation