Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Mediul ML pe iOS și Configurarea Dezvoltării
- Arhitectura ML pe dispozitiv a Apple: CoreML, Vision, Speech, NaturalLanguage
- Configurarea mediului de dezvoltare: Anaconda, Python, Xcode și Swift
- Introducere în coremltools și pipeline-ul de conversie ML pentru iOS
- Laborator 1: Validează mediul macOS/Swift, configurează Python/Anaconda și verifică integrarea liniei de comandă Xcode
Antrenarea Modelelor Personalizate cu Python și Biblioteci ML Populare
- Selectarea modelului: Când să folosești Keras/TensorFlow versus scikit-learn versus libsvm
- Prelucrarea datelor, bucle de antrenament și metrici de evaluare în Python
- Integrarea Anaconda & Spyder pentru dezvoltarea și depanarea eficientă a modelelor
- Gestionarea modelelor vechi: importarea rețelelor Caffe prin coremltools
- Laborator 2: Antrenează un model de clasificare/regresie personalizat în Python (Keras/scikit-learn) și exportă în .h5/.pkl
Conversia Modelelor în CoreML și Integrarea pe iOS
- Folosirea coremltools pentru a converti modele TensorFlow, Keras, scikit-learn, libsvm și Caffe în .mlmodel
- Inspectarea modelelor CoreML în Xcode: straturi, intrări/ieșiri, precizie și niveluri de optimizare
- Încărcarea modelelor CoreML în Swift: MLModel, MLFeatureProvider și inferență async
- Laborator 3: Convertiți un model antrenat în Python în CoreML, inspectați-l în Xcode și încărcați-l într-un playground Swift
Construirea Inteligenței pe iOS cu CoreML și Vision
- Framework-ul Vision: detectarea fețelor, detectarea obiectelor, recunoașterea textului și scanarea codurilor de bare
- Integrarea CoreGraphics: preprocesarea imaginilor, mascarea ROI și randarea suprapusă
- GameplayKit: aplicarea arborilor de comportament AI, găsirea drumurilor și logica jocului alături de ML în aplicație
- Optimizarea inferenței în timp real: pipeline-uri multi-model, caching și gestionarea memoriei
- Laborator 4: Implementează o funcție de analiză a imaginilor în timp real folosind Vision + model CoreML personalizat + suprapunere CoreGraphics
Recunoașterea Vorbirii, NLP și Integrarea Siri
- Framework-ul Speech: conversie vorbire-text în timp real, vocabular personalizat și injecție de model lingvistic
- Framework-ul NaturalLanguage: tokenizare, analiză de sentiment, NER și identificarea limbii
- SiriKit & Shortcuts: adăugarea comenzilor vocale, intenții personalizate și suport Siri pe dispozitiv
- Confidențialitate și securitate: sandboxing CoreML, criptarea datelor și compromisuri între inferența pe dispozitiv și în cloud
- Laborator 5: Adaugă comenzi vocale, analiză de text și Siri Shortcuts în aplicația iOS
Proiect Capstone și Implementarea Aplicației
- Flux de lucru de la un capăt la altul: antrenare Python → conversie CoreML → interfață Swift → implementare iOS
- Profilarea performanței: Instruments, diagnostice CoreML și cuantizarea modelelor (FP16/INT8)
- Ghiduri App Store pentru aplicații ML: limite de dimensiune, manifeste de confidențialitate și gestionarea datelor pe dispozitiv
- Capstone: Implementează o aplicație iOS completă cu un model CoreML personalizat, procesare Vision, funcții de vorbire/NLP și integrare Siri
- Recenzie, Întrebări & Pași Următori: Scalare la SwiftUI, Core ML multi-modal și MLOps pentru iOS
Pentru a solicita un plan de curs personalizat pentru acest training, vă rugăm să ne contactați.
Cerințe
- Experiență dovedită în programarea în Swift (Xcode, SwiftUI/UIKit, async/await, closures)
- Nu este necesară experiență anterioară în învățarea automată sau știința datelor
- Cunoașterea elementelor de bază ale liniei de comandă și a sintaxei Python este utilă
Public țintă
- Dezvoltatori iOS & Mobile
- Ingineri de software care trec la AI pe dispozitiv
- Responsabili tehnici care evaluează strategii de implementare ML pe iOS
14 Ore
Mărturii (1)
Modul de transferire a cunoștințelor și cunoștințele instruictorului.
Jakub Rekas - Bitcomp Sp. z o.o.
Curs - Machine Learning on iOS
Tradus de catre o masina
