Intelligenza Artificiale Hands-On per Android: Capire l'apprendimento automatico e liberare la potenza di TensorFlow nelle applicazioni Android con Google ML K

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Titolo originale:

Hands-On Artificial Intelligence for Android: Understand Machine Learning and Unleash the Power of TensorFlow in Android Applications with Google ML K

Contenuto del libro:

Questo libro presenta tecniche e implementazioni reali di applicazioni di apprendimento automatico su telefoni Android. Questo.

Il libro copre vari strumenti per gli sviluppatori, tra cui TensorFlow e Google ML Kit.

Il libro inizia con una rapida rassegna dei fondamenti dello sviluppo di applicazioni Android e con un paio di implementazioni Java e Kotlin sviluppate con l'ambiente di sviluppo integrato Android Studio. Il libro esplora TensorFlow Lite e Google ML Kit, insieme ad alcune delle tecniche di apprendimento automatico più utilizzate. Il libro tratta progetti reali su TensorFlow, dimostra come raccogliere foto con Camera X e preelaborarle con Google ML Kit. Spiega come integrare la potenza dell'apprendimento automatico in applicazioni Android che rilevano immagini, identificano volti e applicano effetti alle fotografie, tra le altre cose. Queste applicazioni sono costruite sulla base di modelli TensorFlow - alcuni dei quali sono stati creati e addestrati dal lettore - e poi convertiti in TensorFlow Lite per applicazioni mobili.

Dopo aver letto il libro, il lettore sarà in grado di applicare le tecniche di apprendimento automatico per creare applicazioni Android e portare le proprie applicazioni al livello successivo. Questo libro può essere uno strumento efficace per approfondire la scienza dei dati per tutti i programmatori mobili.

INDICE DEI CONTENUTI

1. Creare un'applicazione con Android Studio e Java.

2. Gestione degli eventi e degli intenti in Android.

3. Costruire la nostra applicazione di base con Kotlin e SQLite.

4. Una panoramica sull'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico.

5. Introduzione a TensorFlow.

6. Formazione di un modello per il riconoscimento di immagini con TensorFlow.

7. Acquisizione di immagini da una fotocamera Android con CameraX.

8. Utilizzo del modello di riconoscimento delle immagini in un'applicazione Android.

9. Rilevamento dei volti con Google ML Kit.

10. Verifica dei volti in Android con TensorFlow Lite.

11. Registrazione dei volti nell'applicazione.

12. Elaborazione di immagini con reti avversarie generative.

13. Descrivere le immagini con l'NLP.