本書從實戰角度出發，為所有程序員和開發人員提供了使用Swift進行AI和機器學習開發的一站式服務。全書分為三部分：di一部分介紹機器學習和人工智能背后的基礎知識；第二部分討論許多有趣的主題，包括計算機視覺、音頻、運動和語言；第三部分詳細研究為第二部分的應用程序提供支持的技術。
前言1
第一部分 基礎知識和工具7
第1章 人工智能！? 9
1.1 Swift人工智能實戰以及Python9
1.2 為何選擇Swift12
1.3 什么是AI，它能做什么15
1.4 實用AI任務21
1.5 典型的基于任務的方法22
第2章 AI工具24
2.1 為什么采用自頂向下的方法24
2.2 優秀AI的優秀工具25
2.3 來自蘋果的工具26
2.4 其他工具44
2.5 AI相鄰工具45
2.6 下一步53
第3章 尋找或構建數據集54
3.1 規劃和識別目標數據54
3.2 尋找數據集57
3.3 構建數據集59
3.4 準備數據集60
3.5 蘋果的模型65
第二部分 任務67
第4章 視覺69
4.1 實用AI與視覺69
4.2 任務：人臉檢測70
4.3 任務：條形碼檢測89
4.4 任務：顯著性檢測95
4.5 任務：圖像相似度99
4.6 任務：圖像分類107
4.7 任務：繪圖識別124
4.8 任務：風格分類142
4.9 下一步146
第5章 音頻148
5.1 實用AI與音頻148
5.2 任務：語音識別148
5.3 任務：聲音分類157
5.4 下一步180
第6章 文本和語言181
6.1 實用AI與文本和語言181
6.2 任務：語言識別182
6.3 任務：命名實體識別184
6.4 任務：詞形還原、標注、分詞185
6.5 任務：情感分析190
6.6 任務：自定義文本分類器203
6.7 下一步209
第7章 運動和手勢213
7.1 實用AI與運動和手勢213
7.2 任務：行為識別213
7.3 任務：繪圖手勢分類219
7.4 任務：行為分類231
7.5 任務：通過AI使用增強現實239
7.6 下一步240
第8章 增強241
8.1 實用AI與增強241
8.2 任務：圖像風格轉換242
8.3 任務：文本生成261
8.4 任務：用GAN生成圖像269
8.5 任務：電影推薦285
8.6 任務：回歸預測295
8.7 下一步301
第9章 功能之外302
9.1 任務：安裝Swift for TensorFlow302
9.2 任務：在Swift中使用Python310
9.3 任務：使用Swift for TensorFlow訓練分類器313
9.4 任務：使用CoreML社區工具314
9.5 任務：在設備上更新模型319
9.6 任務：在設備上下載模型321
9.7 下一步321
第三部分 展望323
第10章 AI和ML方法325
10.1 術語325
10.2 分類328
10.3 聚類352
10.4 下一步359
第11章 探索底層360
11.1 深入了解CoreML360
11.2 視覺366
11.3 音頻372
11.4 文本和語言376
11.5 推薦382
11.6 預測382
11.7 文本生成383
11.8 生成385
11.9 CoreML的未來386
11.10 下一步388
第12章 絕知此事要躬行389
12.1 在CoreML的魔法背后389
12.2 任務：構建XOR391
12.3 代碼393
12.4 訓練401
12.5 下一步403
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