Machine Learning con Android utilizando Tensorflow Lite

En este curso veremos cómo implementar nuestros modelos de inteligencia artificial en una aplicación Android utilizando Tensorflow Lite. El tensorFlow lite es un conjunto de herramientas que nos ayuda a ejecutar modelos de TensorFlow en dispositivos móviles, integrados y de IoT. Esta nos permitirá realizar la inferencia en un dispositivo móvil.

Implementaremos desde cero un modelo de "Regresión Lineal" en Python y lo llevaremos a Android utilizando Tensorflow Lite. Implementaremos desde cero un modelo de "Regresión en Múltiple" con normalización de datos y lo llevaremos a Android utilizando Tensorflow Lite. Implementaremos desde cero una "Red Neuronal Convolucional" para clasificar imágenes y llevaremos el modelo a Android utilizando Tensorflow Lite.

Implementaremos un ejemplo de detección de objetos basado en la "Red Neuronal Convolucional" MobileNet. Implementaremos desde cero una "Red Neuronal Artificial" para clasificar dígitos utilizando el dataset MNIST y llevaremos el modelo a Android para reconocer dígitos del 0 al 9 utilizando Tensorflow Lite. Entrenamiento del algoritmo Yolo en Google Colab y despliegue en Aplicación Android.

Veremos también como descargar cientos de imágenes para elaborar datasets de manera automática. Implementaremos la técnica de "Data Augmentation" para incrementar la precisión de nuestros modelos de clasificación de imágenes. Además implementaremos OpenCV para segmentar y reconocer digitos escritos a mano.