Gyakorlati mesterséges intelligencia a Swifttel: Az alapelmélettől az AI-vezérelt alkalmazások fejlesztéséig

Olvasói vélemények

A könyv vegyes kritikákat kapott a felhasználóktól, egyesek dicsérték az értékét, mások pedig az elavult tartalmát és a kódpéldákkal kapcsolatos problémákat emelték ki.

⬤ Értékes tartalom a Swiftben jártas, mesterséges intelligencia iránt érdeklődőknek
⬤ könyv kiváló állapotban
⬤ érdemes megvásárolni.

⬤ A tartalom nagy része elavult
⬤ sok kódpélda nem működik
⬤ kompatibilitási problémák az újabb rendszereken
⬤ a példák rossz formázása túlzott üres helyekkel.

(6 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Practical Artificial Intelligence with Swift: From Fundamental Theory to Development of Ai-Driven Apps

Könyv tartalma:

Hozzon létre és implementáljon AI-alapú funkciókat az iOS, macOS, tvOS és watchOS Swift-alkalmazásaiban. Ebben a gyakorlatias könyvben a programozók és fejlesztők mindenféle programozótípusban megtalálják az AI és a gépi tanulás Swifttel való egyablakos kezelését. Feladatalapú megközelítésben megtanulhatod, hogyan készíts olyan funkciókat, amelyek a nagy teljesítményű mesterséges intelligencia funkciókat használják képek azonosítására, előrejelzések készítésére, tartalmak generálására, dolgok ajánlására és még sok másra.

Az AI egyre inkább nélkülözhetetlen minden fejlesztő számára - és nem kell adattudósnak vagy matematikusnak lennie ahhoz, hogy kihasználja az előnyeit az alkalmazásaiban. Fedezze fel a Swift-alapú AI és ML technikákat az alkalmazások építéséhez. Ismerje meg, hol és hogyan van értelme a mesterséges intelligencia által vezérelt funkcióknak. Vizsgálja meg az olyan eszközöket, mint az Apple Python-alapú Turi Create és a Google Swift for TensorFlow modellképzéshez és -építéshez.

⬤ I: Alapok és eszközök--Ismerje meg a mesterséges intelligencia alapjait, a feladatalapú megközelítésünket, és fedezze fel, hogyan készítsen vagy találjon adathalmazt.

⬤ II: Feladat alapú AI--Látással, hanggal, szöveggel, mozgással és augmentációval kapcsolatos funkciók létrehozása; megtanulja, hogyan alakíthat át már létező modelleket.

⬤ III: Túl--Fedezze fel a feladatalapú gyakorlat mögötti elméletet, fedezze fel az AI és ML módszereket, és tanulja meg, hogyan építheti meg mindezt a semmiből... ha akarja.