Современный CoreML: интеграция машинного обучения в приложения для iOS с помощью Swift

Для того чтобы добавить в свои приложения для iOS интеллектуальные функции, не обязательно иметь степень доктора наук по математике или анализу данных. CoreML позволяет бесперебойно запускать мощные модели машинного обучения непосредственно на устройствах пользователей, обеспечивая скорость, конфиденциальность и автономность. В этом текстовом курсе вы узнаете, как использовать машинное обучение в проектах iOS. Вы узнаете о том, как работать с предварительно обученным моделями, обрабатывать данные в реальном времени и преобразовывать существующие модели из популярных платформ в основной формат. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций машинного обучения, включая обучение с наблюдением и выводы на устройстве - Интегрируйте предварительно обученные модели машинного обучения в свои приложения iOS на основе Swift - Преобразование моделей из внешних платформ, таких как TensorFlow и PyTorch, с использованием современных инструментов преобразования - Применение системы " Вижн &quot, для анализа изображений в реальном времени и классификации объектов - Внедрение функций обработки естественного языка для анализа текста и обнаружения настроений - Используйте современные модели одновременности Swift для асинхронной загрузки и предсказания модели Курс начинается с основных терминов машинного обучения, а затем переходит к практическим занятиям по коду. Вы изучите практические сценарии, начиная от обработки входных данных и заканчивая преобразованием сложных выходных данные модели в удобные для пользователя функции приложения. Этот курс предназначен для разработчиков iOS и новичков, которые хотят добавить в свои приложения интеллектуальные возможности, не погружаясь в сложные математические алгоритмы. Рекомендуется базовое знание Swift, но предыдущий опыт машинного обучения не требуется. Начните создавать более умные приложения для iOS уже сегодня.