使用 Keras 語言模型產生文字輸入的建議。

辨識數百種物件，包括人物、活動、動物、植物和地點。

使用邊界框偵測多個物件。沒錯，也包括貓和狗。

估計單人或多人的姿勢。想像一下各種可能性，包括火柴人跳舞派對。

透過辨識關鍵字來識別語音指令。

使用網路攝影機辨識手勢。

以嚴格的本地化準確度和語意標籤精確指出物件的形狀。使用人物、地點、動物等訓練而成。

將自由文字分類為預先定義的群組。潛在應用包括濫用內容審核、語氣偵測等。

根據使用者選取的事件，提供個人化的裝置端推薦。

根據 BERT 文字段落的內容回答問題。

分類手寫數字。

將任何風格套用至輸入圖片，以建立新的藝術圖片。

針對輸入的對話聊天訊息產生回覆建議。

從低解析度圖片產生超高解析度圖片。

使用麥克風分類音訊。

識別影片片段中的人類動作。

使用強化學習訓練遊戲代理程式，並使用 TensorFlow Lite 建構 Android 遊戲。

使用 TensorFlow Lite 的光學字元辨識功能從圖片中擷取文字。

在裝置上訓練 TensorFlow Lite 模型。