Android 11 - Semana 2: Aprendizaje automático
El aprendizaje automático les brinda a tus apps la capacidad de aprender y mejorar, de forma progresiva, a partir de la experiencia. En esta ruta de aprendizaje, te presentamos la gran variedad de herramientas y métodos de aprendizaje automático que ofrece Android 11.
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11 semanas de Android: Aprendizaje automático
Mira este avance introductorio a fin de prepararte para las actividades en esta ruta de aprendizaje.
#AndroidDevChallenge: Innovación útil con tecnología de aprendizaje automático
Android Developer Challenge, que se enfoca en la "Innovación útil", destaca a los desarrolladores que crean experiencias increíbles con tecnología de aprendizaje automático integrada en el dispositivo. Conoce algunas de las herramientas de Google para integrar el aprendizaje automático en tus apps.
CameraX + OCR
En este codelab, te presentamos ML Kit, un SDK para dispositivos móviles que lleva las capacidades del aprendizaje automático de Google a tus apps para Android. Compilarás una app para Android con ML Kit mediante la API de ML Kit Text Recognition on-device a fin de reconocer y traducir texto del feed de la cámara en tiempo real.
Crea tu propio modelo personalizado con Model Maker de TensorFlow y Android Studio
En este codelab, aprenderás a integrar un modelo de TensorFlow Lite que reconozca imágenes personalizadas de tu app para Android con el nuevo complemento de vinculación de modelos de AA en Android Studio.
TF Hub + modelo intercambiable de ML Kit
En este video, seguirás los pasos para buscar el modelo que deseas en tfhub.dev, descargarlo y ejecutarlo con la funcionalidad de detección y seguimiento de objetos de ML Kit para modelos personalizados.
Diseño para aprendizaje automático
Aprende con el ejemplo real de la app de Google para aprender a leer y descubre cómo puedes usar People + AI Guidebook a fin de lograr un diseño centrado en la IA.
La app ganadora de Android Developer Challenge "Stila" usa ML Kit para ayudar a supervisar el estrés
Stila es una app que te ayuda a supervisar los niveles de estrés de tu cuerpo y realizar un seguimiento de estos, de manera que puedas comprender y controlar mejor el estrés en tu vida. Descubre cómo Yingding Wang, ganador de Android Developer Challenge, usó ML Kit para potenciar esta experiencia.