Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Firebase ML Kit: Educando com Machine Learning
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
Felipe Arimateia
July 17, 2018
Programming
31
0
Share
Firebase ML Kit: Educando com Machine Learning
Felipe Arimateia
July 17, 2018
More Decks by Felipe Arimateia
See All by Felipe Arimateia
Compartilhando e acelerando com módulos em aplicações Android v2
felipearimateia
1
170
Compartilhando e acelerando com módulos em aplicações Android
felipearimateia
2
55
Firebase além do chat
felipearimateia
0
87
Monetizando suas aplicações: O que pode e o que não pode, e como fazer
felipearimateia
0
34
Testes de UI legíveis e sustentáveis para Android
felipearimateia
0
26
Cloud Functions para Firebase
felipearimateia
1
40
Consumindo API's Rest com Retrofit 2
felipearimateia
0
30
Construindo Aplicações Android com Firebase
felipearimateia
1
77
Firebase: dando um Up na sua aplicação.
felipearimateia
0
120
Other Decks in Programming
See All in Programming
PHP で mp3 プレイヤーを実装しよう
m3m0r7
PRO
0
240
おれのAgentic Coding 2026/03
tsukasagr
1
140
レガシーPHP転生 〜父がドメインエキスパートだったのでDDD+Claude Codeでチート開発します〜
panda_program
0
690
Offline should be the norm: building local-first apps with CRDTs & Kotlin Multiplatform
renaudmathieu
0
190
実践CRDT
tamadeveloper
0
450
AWS re:Invent 2025の少し振り返り + DevOps AgentとBacklogを連携させてみた
satoshi256kbyte
3
160
Java 21/25 Virtual Threads 소개
debop
0
340
KagglerがMixSeekを触ってみた
morim
0
370
Running Swift without an OS
kishikawakatsumi
0
760
PHPで TLSのプロトコルを実装してみるをもう一度しゃべりたい
higaki_program
0
190
年間50登壇、単著出版、雑誌寄稿、Podcast出演、YouTube、CM、カンファレンス主催……全部やってみたので面白さ等を比較してみよう / I’ve tried them all, so let’s compare how interesting they are.
nrslib
4
770
PHP でエミュレータを自作して Ubuntu を動かそう
m3m0r7
PRO
2
180
Featured
See All Featured
Between Models and Reality
mayunak
3
260
Speed Design
sergeychernyshev
33
1.6k
Faster Mobile Websites
deanohume
310
31k
Money Talks: Using Revenue to Get Sh*t Done
nikkihalliwell
0
200
A Tale of Four Properties
chriscoyier
163
24k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
698
190k
The Curse of the Amulet
leimatthew05
1
11k
Design in an AI World
tapps
0
190
Building AI with AI
inesmontani
PRO
1
880
From Legacy to Launchpad: Building Startup-Ready Communities
dugsong
0
190
Redefining SEO in the New Era of Traffic Generation
szymonslowik
1
270
Leveraging Curiosity to Care for An Aging Population
cassininazir
1
220
Transcript
Firebase ML Kit: Educando com Machine Learning
Olá! Sou o Ari! Mobile Developer, apaixonado por código e
viciado em séries. @twiterdoari felipearimateia
O que é Machine Learning? Machine Learning é a prática
de usar algoritmos para coletar dados, aprender com eles, e assim fazer uma determinação ou predição sobre os dados coletados.
None
Firebase ML Kit O ML Kit permite que você traga
recursos poderosos de Machine Learning para seu aplicativo, seja para Android ou iOS, para você que é um desenvolvedor experiente de aprendizado de máquina ou para você que está apenas começando (como eu).
Tudo junto e misturado - Google Cloud Vision API -
TensorFlow Lite - Android Neural Networks API
Funcionalidades - Legendas para imagens; - Reconhecimento de texto; -
Deteção facial; - Scan de código de barras; - Reconhecimento de pontos de referência
Como funciona on-device a fucionalidade está disponível offline e não
precisa de uma conexão com internet. cloud a funcionalidade está disponíovel online e precisa de uma conexão com a internet.
Modelos O Firebase já fornece modelos prontos para o ML
Kit, mas é possível criar os seus através do TensorFlow Lite.
Como fazer? Primeiro precisamos adicionar a dependência ML Vision: implementation
'com.google.firebase:firebase-ml-vision:15.0.0'
AndroidManifest <meta-data android:name="com.google.firebase.ml.vision.DEPENDENCIES" android:value="text" /> Mais de uma funcionalidade: <meta-data
android:name="com.google.firebase.ml.vision.DEPENDENCIES" aandroid:value="text,barcode,face,label" />
Reconhecendo Texto private fun readImage(bitmap: Bitmap?) { bitmap?.let { var
image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(it) var detector = FirebaseVision.getInstance().visionTextDetector detector.detectInImage(image) .addOnSuccessListener { speakResult(it.blocks) } .addOnFailureListener { Log.d("FIREBASE_VISION", it.message) } } }
E o educando?
Arimababys Que isso papai?
#PartiuCodar
Referências - O QUE É MACHINE LEARNING - Explorando o
ML Kit for Firebase - ML Kit for Firebase - Introducing ML Kit