前言1
第一部分 基礎(chǔ)知識(shí)和工具7
第1章 人工智能！? 9
1.1 Swift人工智能實(shí)戰(zhàn)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(shí)用AI任務(wù)21
1.5 典型的基于任務(wù)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(yōu)秀AI的優(yōu)秀工具25
2.3 來(lái)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(gòu)建數(shù)據(jù)集54
3.1 規(guī)劃和識(shí)別目標(biāo)數(shù)據(jù)54
3.2 尋找數(shù)據(jù)集57
3.3 構(gòu)建數(shù)據(jù)集59
3.4 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集60
3.5 蘋果的模型65
第二部分 任務(wù)67
第4章 視覺(jué)69
4.1 實(shí)用AI與視覺(jué)69
4.2 任務(wù)：人臉檢測(cè)70
4.3 任務(wù)：條形碼檢測(cè)89
4.4 任務(wù)：顯著性檢測(cè)95
4.5 任務(wù)：圖像相似度99
4.6 任務(wù)：圖像分類107
4.7 任務(wù)：繪圖識(shí)別124
4.8 任務(wù)：風(fēng)格分類142
4.9 下一步146
第5章 音頻148
5.1 實(shí)用AI與音頻148
5.2 任務(wù)：語(yǔ)音識(shí)別148
5.3 任務(wù)：聲音分類157
5.4 下一步180
第6章 文本和語(yǔ)言181
6.1 實(shí)用AI與文本和語(yǔ)言181
6.2 任務(wù)：語(yǔ)言識(shí)別182
6.3 任務(wù)：命名實(shí)體識(shí)別184
6.4 任務(wù)：詞形還原、標(biāo)注、分詞185
6.5 任務(wù)：情感分析190
6.6 任務(wù)：自定義文本分類器203
6.7 下一步209
第7章 運(yùn)動(dòng)和手勢(shì)213
7.1 實(shí)用AI與運(yùn)動(dòng)和手勢(shì)213
7.2 任務(wù)：行為識(shí)別213
7.3 任務(wù)：繪圖手勢(shì)分類219
7.4 任務(wù)：行為分類231
7.5 任務(wù)：通過(guò)AI使用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)239
7.6 下一步240
第8章 增強(qiáng)241
8.1 實(shí)用AI與增強(qiáng)241
8.2 任務(wù)：圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換242
8.3 任務(wù)：文本生成261
8.4 任務(wù)：用GAN生成圖像269
8.5 任務(wù)：電影推薦285
8.6 任務(wù)：回歸預(yù)測(cè)295
8.7 下一步301
第9章 功能之外302
9.1 任務(wù)：安裝Swift for TensorFlow302
9.2 任務(wù)：在Swift中使用Python310
9.3 任務(wù)：使用Swift for TensorFlow訓(xùn)練分類器313
9.4 任務(wù)：使用CoreML社區(qū)工具314
9.5 任務(wù)：在設(shè)備上更新模型319
9.6 任務(wù)：在設(shè)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(shù)語(yǔ)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(jué)366
11.3 音頻372
11.4 文本和語(yǔ)言376
11.5 推薦382
11.6 預(yù)測(cè)382
11.7 文本生成383
11.8 生成385
11.9 CoreML的未來(lái)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(wù)：構(gòu)建XOR391
12.3 代碼393
12.4 訓(xùn)練401
12.5 下一步403