モバイルカメラの入力フレームから 1,000 種類のアイテムを認識できる事前トレーニング済みモデルを使用して、画像分類ソリューションをテストします。

モバイルカメラの入力フレームから認識可能な 1,000 種類のオブジェクトを境界ボックスで囲みラベルを付ける、事前トレーニング済みモデルを使用するアプリをテストします。

画像内の人間の姿勢を推定するアプリをテストします。

マイクを使ってキーワードを見つけ、話された単語の確率スコアを返すアプリをテストします。

TensorFlow.js を使用してウェブカメラでとらえたジェスチャーを認識するニューラル ネットワークをトレーニングしてから、TensorFlow Lite を使ってモデルを変換し、デバイス上で推論を実行します。

会話型チャット メッセージを入力するための返信候補を生成します。

画像の各ピクセルと特定のクラスが関連付けられているかどうかを予測します。人物、場所、動物などでトレーニング済みです。

入力された画像にスタイルを適用することで、新たにアーティスティックな画像を作成します。

TensorFlow Lite モデルを使用して、手書きの数字を分類します。

フリーテキストを定義済みのグループに分類する。不正なコンテンツの削減やトーンの検出などのアプリケーションを作成できます。

Use a state-of-the-art natural language model to answer questions based on the content of a given passage of text with BERT.

Explore an app that provides personalized on-device recommendations based on events selected by users.