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
Felipe Arimateia
July 17, 2018
Programming
35
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
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
57
Firebase além do chat
felipearimateia
0
91
Monetizando suas aplicações: O que pode e o que não pode, e como fazer
felipearimateia
0
43
Testes de UI legíveis e sustentáveis para Android
felipearimateia
0
29
Cloud Functions para Firebase
felipearimateia
1
45
Consumindo API's Rest com Retrofit 2
felipearimateia
0
33
Construindo Aplicações Android com Firebase
felipearimateia
1
79
Firebase: dando um Up na sua aplicação.
felipearimateia
0
120
Other Decks in Programming
See All in Programming
Language Server 使ってる? 〜VSCode と Zed の場合〜 / Are you using a Language Server? ~For VS Code and Zed~
handlename
0
750
TSKaigi Night Talks 2026_TypeScriptでサプライチェーンの整合性を型に閉じ込める
geekplus_tech
0
300
Technical Debt: Understanding it Rightly, Engaging it Rightly #LaravelLiveJP
shogogg
0
190
CLIであることを活かしたGitHub Copilot CLI活用術 / GitHub Copilot CLI Pro Tips & Tricks
nao_mk2
1
1.2k
ユニットテストの先へ:テスト技法で要求・仕様を整理するJava開発実践 / Beyond_Unit_Testing_Practical_Java_Development_Techniques_for_Organizing_Requirements_and_Specifications
shimashima35
0
350
Lessons from Spec-Driven Development
simas
PRO
0
140
Modding RubyKaigi for Myself
yui_knk
0
890
LLM本来の能力を解き放つサンドボックス技術とAI民主化への適用
yukukotani
3
2.8k
ADKを使って簡単にAIエージェントを作ってみよう
k1mu21
0
230
TypeSpec で繋ぐ複数プロダクトの型安全
maroon8021
1
380
Observability in Practice:Grafana 與 Edge Device SRE 的那些事
blueswen
0
120
3Dシーンの圧縮
fadis
1
650
Featured
See All Featured
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
72
12k
Digital Ethics as a Driver of Design Innovation
axbom
PRO
1
300
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
133
19k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
57
14k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
49
10k
My Coaching Mixtape
mlcsv
0
140
Un-Boring Meetings
codingconduct
0
310
Neural Spatial Audio Processing for Sound Field Analysis and Control
skoyamalab
0
320
Organizational Design Perspectives: An Ontology of Organizational Design Elements
kimpetersen
PRO
1
720
Leveraging LLMs for student feedback in introductory data science courses - posit::conf(2025)
minecr
1
280
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
234
18k
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
16
2k
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