前言1 **部分 基础知识和工具7 第1章 人工智能!? 9 1.1 Swift人工智能实战以及Python9 1.2 为何选择Swift12 1.3 什么是AI,它能做什么15 1.4 实用AI任务21 1.5 典型的基于任务的方法22 第2章 AI工具24 2.1 为什么采用自顶向下的方法24 2.2 **AI的**工具25 2.3 来自苹果的工具26 2.4 其他工具44 2.5 AI相邻工具45 2.6 下一步53 第3章 寻找或构建数据集54 3.1 规划和识别目标数据54 3.2 寻找数据集57 3.3 构建数据集59 3.4 准备数据集60 3.5 苹果的模型65 第二部分 任务67 第4章 视觉69 4.1 实用AI与视觉69 4.2 任务:人脸检测70 4.3 任务:条形码检测89 4.4 任务:显著性检测95 4.5 任务:图像相似度99 4.6 任务:图像分类107 4.7 任务:绘图识别124 4.8 任务:风格分类142 4.9 下一步146 第5章 音频148 5.1 实用AI与音频148 5.2 任务:语音识���148 5.3 任务:声音分类157 5.4 下一步180 第6章 文本和语言181 6.1 实用AI与文本和语言181 6.2 任务:语言识别182 6.3 任务:命名实体识别184 6.4 任务:词形还原、标注、分词185 6.5 任务:情感分析190 6.6 任务:自定义文本分类器203 6.7 下一步209 第7章 运动和手势213 7.1 实用AI与运动和手势213 7.2 任务:行为识别213 7.3 任务:绘图手势分类219 7.4 任务:行为分类231 7.5 任务:通过AI使用增强现实239 7.6 下一步240 第8章 增强241 8.1 实用AI与增强241 8.2 任务:图像风格转换242 8.3 任务:文本生成261 8.4 任务:用GAN生成图像269 8.5 任务:电影**285 8.6 任务:回归预测295 8.7 下一步301 第9章 功能之外302 9.1 任务:安装Swift for TensorFlow302 9.2 任务:在Swift中使用Python310 9.3 任务:使用Swift for TensorFlow训练分类器313 9.4 任务:使用CoreML社区工具314 9.5 任务:在设备上更新模型319 9.6 任务:在设备上下载模型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 术语325 10.2 分类328 10.3 聚类352 10.4 下一步359 第11章 探索底层360 11.1 深入了解CoreML360 11.2 视觉366 11.3 音频372 11.4 文本和语言376 11.5 **382 11.6 预测382 11.7 文本生成383 11.8 生成385 11.9 CoreML的未来386 11.10 下一步388 第12章 绝知此事要躬行389 12.1 在CoreML的魔法背后389 12.2 任务:构建XOR391 12.3 代码393 12.4 训练401 12.5 下一步403