《Swift人工智能实战：从基础理论到AI驱动的应用程序开发》内容简介

本书从实战角度出发，为所有程序员和开发人员提供了使用Swift进行AI和机器学习开发的一站式服务。全书分为三部分：di一部分介绍机器学习和人工智能背后的基础知识；第二部分讨论许多有趣的主题，包括计算机视觉、音频、运动和语言；第三部分详细研究为第二部分的应用程序提供支持的技术。
Mars Geldard是来自澳大利亚塔斯马尼亚州的研究者和计算机科学家。
Jonathon Manning是Secret实验室的联合创始人兼技术主管，该实验室位于澳大利亚塔斯马尼亚州，已成立十几年了。
Paris Buttfield-Addison是计算机科学家和历史学家，也是Secre实验室的联合创始人和产品研发负责人。
Tim Nugent是移动应用程序开发者、游戏设计师和计算机研究者。

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致谢
第一部分
基础知识和工具
第1章：人工智能！？
1.1、Swift人工智能实战以及Python
1.2、为何选择Swift
1.3、什么是AI，它能做什么
1.4、实用AI任务
1.5、典型的基于任务的方法
第2章：AI工具
2.1、为什么采用自顶向下的方法
2.2、优秀AI的优秀工具
2.3、来自苹果的工具
2.4、其他工具
2.5、AI相邻工具
2.6、下一步
第3章：寻找或构建数据集
3.1、规划和识别目标数据
3.2、寻找数据集
3.3、构建数据集
3.4、准备数据集
3.5、苹果的模型
第二部分
任务
第4章：视觉
4.1、实用AI与视觉
4.2、任务：人脸检测
4.3、任务：条形码检测
4.4、任务：显著性检测
4.5、任务：图像相似度
4.6、任务：图像分类
4.7、任务：绘图识别
4.8、任务：风格分类
4.9、下一步
第5章：音频
5.1、实用AI与音频
5.2、任务：语音识别
5.3、任务：声音分类
5.4、下一步
第6章：文本和语言
6.1、实用AI与文本和语言
6.2、任务：语言识别
6.3、任务：命名实体识别
6.4、任务：词形还原、标注、分词
6.5、任务：情感分析
6.6、任务：自定义文本分类器
6.7、下一步
第7章：运动和手势
7.1、实用AI与运动和手势
7.2、任务：行为识别
7.3、任务：绘图手势分类
7.4、任务：行为分类
7.5、任务：通过AI使用增强现实
7.6、下一步
第8章：增强
8.1、实用AI与增强
8.2、任务：图像风格转换
8.3、任务：文本生成
8.4、任务：用GAN生成图像
8.5、任务：电影推荐
8.6、任务：回归预测
8.7、下一步
第9章：功能之外
9.1、任务：安装Swift
for
TensorFlow
9.2、任务：在Swift中使用Python
9.3、任务：使用Swift
for
TensorFlow训练分类器
9.4、任务：使用CoreML社区工具
9.5、任务：在设备上更新模型
9.6、任务：在设备上下载模型
9.7、下一步
第三部分
展望
第10章：AI和ML方法
10.1、术语
10.2、分类
10.3、聚类
10.4、下一步
第11章：探索底层
11.1、深入了解CoreML
11.2、视觉
11.3、音频
11.4、文本和语言
11.5、推荐
11.6、预测
11.7、文本生成
11.8、生成
11.9、CoreML的未来
11.10、下一步
第12章：绝知此事要躬行
12.1、在CoreML的魔法背后
12.2、任务：构建XOR
12.3、代码
12.4、训练
12.5、下一步
作者简介
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