🔮 (Не)обычный доклад 🔮 Внедрение Machine Learning в мобильные приложения

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 Spring в апреле — 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]