Это фейковый спикер. И даже доклад нереальный. То есть из будущего.

Но зато это неслучайная страница — она здесь, чтобы привлечь ваше внимание.

Мысль такая:

Мы приложим все усилия, чтобы на конференции Mobius 2025 Autumn в ноябре — было выступление на похожую тему. Когда найдем такого спикера — обязательно включим его в программу конференции.

Если вы разбираетесь в этой теме — то давайте вы и выступите с похожим докладом на эту тему? Мы серьезно!

Вся конкретика и детали, нюансы и кейсы, интерпретация и презентации — все на ваш вкус!

➡️ Достаточно подать заявку на выступление. ⬅️

Со всем остальным мы (еще как!) поможем и ответим на все вопросы, если что.

Это ненастоящий план доклада — приходите со своим

Внедрение Machine Learning в мобильные приложения

Введение

Краткое представление темы доклада.
Значение машинного обучения (ML) в мобильной разработке.
Цели доклада: ознакомление с актуальными возможностями ML, новыми версиями и обновлениями технологий.

1. Основы машинного обучения в мобильных приложениях

Определение машинного обучения и его применение в мобильной разработке

Преимущества использования ML в мобильных приложениях:

Улучшение пользовательского опыта через персонализацию.
Повышение функциональности приложений (например, распознавание изображений и речи).
Оптимизация процессов и повышение производительности.

2. Актуальные технологии и инструменты для внедрения ML

ML Kit от Google:

Инструменты для интеграции ML в Android и iOS.
Поддержка различных типов моделей (распознавание лиц, объектов и текста).

Core ML от Apple:

Последние обновления (например, Core ML 3).
Инструменты для оптимизации моделей под мобильные устройства.

TensorFlow и PyTorch:

Использование TensorFlow Lite для оптимизации моделей под мобильные платформы.
Применение PyTorch для создания и обучения моделей.

3. Примеры успешного внедрения ML в мобильные приложения

Примеры приложений, использующих ML:

Мобильные фитнес-приложения (персонализированные рекомендации тренировок).
Чат-боты и виртуальные помощники (улучшение взаимодействия с пользователями).

4. Тенденции и будущее ML в мобильной разработке

Прогнозы на 2025 год:

Увеличение использования AI и ML для улучшения пользовательского опыта.
Развитие кроссплатформенных решений (например, React Native, Flutter) с поддержкой ML.

Влияние технологий 5G на внедрение ML:

Увеличение скорости обработки данных.
Новые возможности для реального времени обработки информации.

5. Практические рекомендации по внедрению ML в мобильные приложения

Оптимизация моделей для работы на мобильных устройствах:

Квантизация и обрезка моделей.
Эффективное управление ресурсами (память, энергопотребление).

Интеграция с существующими фреймворками:

Использование API для взаимодействия с нативными функциями устройств.
Синхронизация данных между облаком и устройством.

Заключение

Подведение итогов: важность внедрения ML для повышения конкурентоспособности мобильных приложений.

Вопросы и обсуждение: открытая сессия вопросов от участников конференции.

Дополнительные материалы

Рекомендации по чтению: статьи, книги и онлайн-курсы по машинному обучению в контексте мобильной разработки.

Ссылки на ресурсы и сообщества разработчиков, работающих с ML.

ИТОГО:

[Подать заявку]

🔮 (Un)usual talk 🔮 Introducing Machine Learning into Mobile Applications

Speakers

Flutter Multivselenskii