Swift (iOS/macOS) لعلم البيانات: التعلم الآلي، الشبكات العصبية وتحليل البيانات على جهازك

هذا الكتاب هو أول دليل عملي باللغة العربية يكسر الصورة النمطية بأن علم البيانات يقتصر على Python و Jupyter Notebooks. المؤلف، أندريه سوكولوف، مطور iOS متمرس ومتخصص في التعلم الآلي، يثبت أن نظام Apple البيئي يوفر أدوات قوية وأنيقة للعمل مع البيانات، وبناء النماذج، ونشر حلول التعلم الآلي مباشرة على أجهزة المستخدمين.

عن ماذا يتحدث هذا الكتاب؟

ستتعلم كيفية استخدام Swift - لغة البرمجة الحديثة والسريعة والآمنة - لدورة كاملة من علم البيانات: من جمع البيانات وتنظيفها إلى تدريب الشبكات العصبية ودمج النماذج الجاهزة في التطبيقات. يغطي الكتاب كلاً من المفاهيم الأساسية والتقنيات المتقدمة، بما في ذلك:

• أساسيات علم البيانات باستخدام Swift: العمل مع المصفوفات، والمصفوفات متعددة الأبعاد، والدوال الإحصائية باستخدام إطار Accelerate ومكتبة Swift Numerics.
• Core ML و Create ML: إنشاء وتدريب وضبط نماذج التعلم الآلي (التصنيف، الانحدار، التجميع) دون الحاجة إلى مغادرة Xcode.
• التعلم العميق: بناء الشبكات العصبية باستخدام TensorFlow Lite لـ Swift ودمج النماذج المدربة مسبقاً من PyTorch عبر Core ML Converters.
• معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تحليل النصوص، المشاعر، إنشاء روبوتات الدردشة باستخدام إطار NaturalLanguage.
• الرؤية الحاسوبية: التعرف على الصور، اكتشاف الكائنات والعمل مع الفيديو في الوقت الفعلي عبر Vision و Core Image.
• تصور البيانات: إنشاء الرسوم البيانية ولوحات المعلومات باستخدام Swift Charts و PlotKit.
• النشر: نشر تطبيقات التعلم الآلي في App Store وتحسين النماذج للعمل على الأجهزة ذات الموارد المحدودة.

لمن هذا الكتاب؟

• مطورو iOS/macOS الذين يرغبون في إضافة مهارات علم البيانات والتعلم الآلي إلى مجموعة أدواتهم.
• متخصصو البيانات الذين يرغبون في تعلم Swift لإنشاء تطبيقات أصلية عالية الأداء مع وظائف التعلم الآلي.
• الطلاب والمتحمسون المهتمون بالأساليب الحديثة لتحليل البيانات خارج نظام Python البيئي.
• كل من يريد فهم كيفية عمل نماذج التعلم الآلي على iPhone و Apple Watch و Mac.

ماذا ستتعلم؟

• كيفية تحميل البيانات ومعالجتها وتصورها باستخدام Swift.
• كيفية بناء وتدريب نموذج تعلم آلي من الصفر في 15 دقيقة في Playground.
• كيفية تحويل النماذج من Python (TensorFlow, PyTorch) إلى تنسيق Core ML.
• كيفية ضمان خصوصية المستخدمين عن طريق إجراء استدلال التعلم الآلي محلياً على الجهاز.
• كيفية إنشاء تطبيقات للتعرف على الوجه والصوت والنص والتنبؤ بالسلوك.

يحتوي كل فصل على أمثلة عملية جاهزة للاستخدام في Xcode، وروابط لمستودع الكود المصدري. الكتاب مكتوب بلغة سهلة، ولكنه يفترض معرفة أساسية بتركيب جمل Swift. إذا كنت ترغب في الارتقاء بمهاراتك التطويرية إلى مستوى جديد وإنشاء تطبيقات "ذكية" حقاً —