Machine Learning use in Android - The Complete 2024 Guide

기반을 마련했으니, 이제 Android (Java & Kotlin)에서 머신러닝과 컴퓨터 비전을 사용하여 개발하는 강력한 애플리케이션을 만드는 데 필요한 모든 핵심 개념을 배우고자 하는 개발자들에게 적합한 코스입니다. 이 코스는 초보, 중급, 그리고 경험 많은 Android (Java or Kotlin) 개발자들에게 사용할 수 있는 실제의 실습과 이론을 결합하여 제공합니다.

코스 요약:

• Firebase ML Kit 사용: 실시간으로 텍스트를 번역하거나, 이미지에서 특정 객체를 인식하는 등의 작업을 Android 앱에서 Firebase ML Kit를 활용하는 방법을 배웁니다.
• TensorFlow Lite 사용: TensorFlow Lite를 Java와 Kotlin을 사용하여 Android에서 실시간으로 이미지 분석, 텍스트 인식, 음성 명령과 같은 작업을 수행하는 방법을 배웁니다.
• 머신러닝 모델 훈련: Teachable Machine을 사용하여 개인화된 이미지 분류 모델을 만들고, 모바일넷(MobileNet)을 사용하여 과업 학습을 통해 식물을 인식하는 모델을 재훈련하는 방법을 배웁니다.
• Android Studio 및 Google Colab의 사용: Android 앱 개발과 머신러닝 모델 훈련을 위한 Google Colab를 사용하는 방법을 배웁니다.
• Netron과 같은 도구 사용: 모바일 머신러닝 모델을 분석하고 이해하는 데 사용할 Netron 등의 도구를 배웁니다.

코스 요구 사항:

• Java나 Kotlin에 대한 기본적인 Android 모바일 애플리케이션 개발 지식.
• 프로그래밍 경험이 있거나, 다른 언어/플랫폼에서 기본 Android 모바일 애플리케이션 개발 과정을 완료한 개발자.
• Android (Java or Kotlin) 개발자로서 현대적인 솔루션을 만들고자 하는 열정.

코스를 통해 다음과 같은 포트폴리오를 구축할 수 있습니다:

• Firebase ML Kit을 사용한 실시간으로 작동하는 Android 앱 (예: 실시간 언어 번역, 객체 인식).
• TensorFlow Lite를 사용한 이미지 및 카메라 영상에서의 작업 (예: 이미지 분류, 텍스트 인식, 음성 명령 처리).
• Teachable Machine을 사용하여 훈련된 개인화된 이미지 분류 모델.
• 과업 학습을 통해 식물을 인식하는 모델.

이 코스는 Java와 Kotlin 두 가지 프로그래밍 언어에 대한 자료를 제공하므로, 언어 선택에 따라 학습할 수 있습니다. Google Colab은 Python을 사용하므로, 필요한 경우 Python에 대한 기본 지식도 함께 배울 수 있습니다.

이 코스는 단순히 이론을 설명하는 것 이상으로, 실제로 Android 앱에서 머신러닝 및 컴퓨터 비전 기능을 구현할 수 있는 실습을 포함합니다. 따라서, 이 분야에서 경력을 추구하거나, 새로운 기술을 배우고자 하는 개발자들에게 매우 유용할 것입니다.