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Curso

Android com IA:

usando a câmera para detectar objetos com Machine Learning

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

350

Pessoas nesse curso

9.2

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Aprenda a lidar com a biblioteca de detecção e rastreamento de objetos do ML Kit
  • Aprenda como usar modelos de classificação prontos, populares e de código aberto dentro do seu apps
  • Aprenda como analisar o feed da câmera do celular para extrair informações de imagens
  • Faça a detecção de objetos, produtos e lugares com a biblioteca de classificação do ML Kit feito pela Google
  • Use coordenadas dos objetos identificados para desenhar informações sobre o preview da câmera em tempo real
  • Faça a implementação de um sistema para destacar objetos detectados na tela da câmera
  • Aprenda a usar o ambiente virtual 3D da câmera do emulador do Android
  • Utilize padrões de designs recomendados para melhorar a experiência do usuário

Público alvo_

Pessoas desenvolveras Android que possuem conhecimento em Jetpack Compose e querem construir aplicativos que usam a câmera do celular para reconhecimento e rastreio de objetos em tempo real.

Junior Martins

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Desenvolvedor Android e produtor de conteúdo Tech. Criando coisas legais e mostrando ao mundo como fiz

Curso atualizado em 15/05/2024

Ementa

  1. Conhecendo e instalando a lib de detecção e rastreio

    • Review do projeto
    • Lidando com a câmera no Jetpack Compose
    • Conhecendo e instalando a lib de rastreio
  2. Identificando produtos reais na câmera do celular

    • Preparando frames da câmera
    • Realizando a primeira análise
    • Extraindo informações dos objetos
    • Usando modelo customizado de produtos
  3. Destacando objetos na câmera

    • Buscando produtos com base no modelo
    • Destacando objetos na câmera
    • Entendendo dimensões e coordenadas
    • Ajustando coordenadas ao preview da câmera
  4. Padronizando e layouts de Machine Learning

    • Padrões de Design Para ML Kit
    • Removendo layout de produtos invisíveis
    • Preparando retornos
    • Criando a ObjectDetectorProcessor
  5. Separando o Compose das detecções

    • Passando o objeto para ViewModel
    • Testando detecção pós refactorção
    • Refatorações finais

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