前言1
第一部分 基礎(chǔ)知識和工具7
第1章 人工智能！? 9
1.1 Swift人工智能實戰(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69
4.1 實用AI與視覺69
4.2 任務(wù)：人臉檢測70
4.3 任務(wù)：條形碼檢測89
4.4 任務(wù)：顯著性檢測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 實用AI與音頻148
5.2 任務(wù)：語音識別148
5.3 任務(wù)：聲音分類157
5.4 下一步180
第6章 文本和語言181
6.1 實用AI與文本和語言181
6.2 任務(wù)：語言識別182
6.3 任務(wù)：命名實體識別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)動和手勢213
7.1 實用AI與運(yùn)動和手勢213
7.2 任務(wù)：行為識別213
7.3 任務(wù)：繪圖手勢分類219
7.4 任務(wù)：行為分類231
7.5 任務(wù)：通過AI使用增強(qiáng)現(xiàn)實239
7.6 下一步240
第8章 增強(qiáng)241
8.1 實用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(yù)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(wù)：構(gòu)建XOR391
12.3 代碼393
12.4 訓(xùn)練401
12.5 下一步403