التعلم الآلي وسويفت: بناء تطبيقات ذكية لنظامي iOS/macOS

كتاب «التعلم الآلي وسويفت: بناء تطبيقات ذكية لنظامي iOS/macOS» هو دليل عملي للمطورين الذين يرغبون في دمج الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتهم للنظام البيئي لشركة Apple. المؤلف، ألكسندر فيتروف، مطور iOS متمرس ومتخصص في علوم البيانات، يرشد القارئ بشكل متسلسل من أساسيات التعلم الآلي إلى بناء منتجات كاملة باستخدام أطر عمل Apple.

عن ماذا يتحدث هذا الكتاب

يغطي الكتاب دورة العمل الكاملة مع التعلم الآلي في سويفت:

• أساسيات التعلم الآلي في سويفت — الحد الأدنى الرياضي اللازم لفهم النماذج، وتنفيذ خوارزميات بسيطة بلغة سويفت الخالصة.
• Core ML — دمج النماذج الجاهزة (بما في ذلك نماذج من TensorFlow وPyTorch) في التطبيقات، والعمل مع التنبؤات على الجهاز.
• Create ML — تدريب نماذجك الخاصة مباشرة على جهاز Mac: تصنيف الصور، تحليل النصوص، الانحدار، التوصيات.
• Vision وNatural Language — الرؤية الحاسوبية (كشف الوجوه، التعرف على الأشياء، التعرف البصري على الحروف) ومعالجة اللغة الطبيعية (التقسيم إلى وحدات، تحليل المشاعر، التعرف على الكلام).
• تحليل الصوت — تصنيف الصوت واكتشاف الأحداث الصوتية.
• التعلم الآلي على الجهاز مقابل السحابي — متى تستخدم النماذج المحلية، ومتى تستخدم الحلول الخادمة (بما في ذلك العمل مع خدمات التعلم الآلي من Apple).
• الأداء — تحسين النماذج، تظليل المعدن، تقليل حجم التطبيق، العمل مع الذاكرة.
• المشاريع العملية — تطبيق للتعرف على المشاعر من الصور، مترجم ذكي، نظام توصية للبودكاست.

لمن هذا الكتاب

• مطورو iOS/macOS الراغبون في إضافة وظائف الذكاء الاصطناعي إلى تطبيقاتهم.
• علماء البيانات الذين يرغبون في تعلم نشر النماذج على أجهزة Apple.
• الطلاب والمبرمجون المبتدئون على دراية بأساسيات سويفت.
• مديرو المنتجات الذين يرغبون في فهم الإمكانيات التقنية للتعلم الآلي على منصة Apple.

ماذا ستتعلم

• كيفية تحويل النماذج من Python (TensorFlow، PyTorch، scikit-learn) إلى تنسيق Core ML.
• كيفية تدريب النماذج دون خبرة في علوم البيانات باستخدام Create ML.
• كيفية استخدام النماذج المدربة مسبقًا من Apple للتعرف على الأشياء والوجوه والنصوص.
• كيفية معالجة اللغة الطبيعية: تحليل المشاعر، استخراج الكيانات، الترجمة الآلية.
• كيفية اختبار وتصحيح النماذج على المحاكي والأجهزة الحقيقية.
• كيفية نشر التطبيقات التي تحتوي على وظائف التعلم الآلي في App Store دون انتهاك سياسات الخصوصية.

يحتوي الكتاب على أكثر من 50 مثالاً للكود، ومشاريع Xcode جاهزة، وقوائم مراجعة لدمج التعلم الآلي. جميع الأمثلة متوافقة مع أحدث إصدارات سويفت وXcode وiOS/macOS.

هذا هو الدليل المثالي لأولئك الذين يريدون مواكبة العصر وبناء تطبيقات «ذكية» حقًا تعمل بسرعة وأمان وبدون إنترنت.