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

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Título original:

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

Contenido del libro:

Este libro presenta técnicas e implementaciones reales de aplicaciones de aprendizaje automático en teléfonos Android. Este.

libro cubre varias herramientas para desarrolladores, incluyendo TensorFlow y Google ML Kit.

El libro comienza con una rápida revisión de los fundamentos del desarrollo de aplicaciones android y un par de implementaciones Java y Kotlin desarrolladas utilizando el entorno de desarrollo integrado Android Studio. El libro explora TensorFlow Lite y Google ML Kit, junto con algunas de las técnicas de aprendizaje automático más utilizadas. El libro cubre proyectos reales sobre TensorFlow, demuestra cómo recopilar fotos con Camera X y preprocesarlas con Google ML Kit. Explica cómo incorporar la potencia del aprendizaje automático en aplicaciones Android que detectan imágenes, identifican caras y aplican efectos a las fotografías, entre otras cosas. Estas aplicaciones se construyen sobre modelos TensorFlow -algunos de los cuales fueron creados y entrenados por el lector- y luego se convierten a TensorFlow Lite para aplicaciones móviles.

Después de leer el libro, el lector será capaz de aplicar técnicas de aprendizaje automático para crear aplicaciones Android y llevar sus aplicaciones al siguiente nivel. Este libro puede ser una herramienta de éxito para profundizar en la Ciencia de Datos para todos los programadores móviles.

TABLA DE CONTENIDOS

1. Creación de una aplicación con Android Studio y Java.

2. Manejo de eventos e intents en Android.

3. Construyendo nuestra Aplicación Base con Kotlin y SQLite.

4. Una visión general de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático.

5. Introducción a TensorFlow.

6. Entrenamiento de un modelo de reconocimiento de imágenes con TensorFlow.

7. Captura de imágenes de cámaras Android con CameraX.

8. Uso del Modelo de Reconocimiento de Imágenes en una Aplicación Android.

9. Detección de caras con el kit ML de Google.

10. Verificación de caras en Android con TensorFlow Lite.

11. Registro de Faces en la aplicación.

12. Procesamiento de Imágenes con Redes Generativas Adversariales.

13. 13. Descripción de Imágenes con PNL.