التعلم الآلي وسويفت: من الفكرة إلى التطبيق

كتاب "التعلم الآلي وسويفت" هو دليل عملي للمطورين الذين يرغبون في دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتهم لنظامي iOS وmacOS. ستتعلم كيفية استخدام أطر عمل Apple الحديثة (Core ML، Create ML، Vision، Natural Language) لإنشاء وظائف ذكية - من التعرف على الصور إلى تحليل النصوص والتحليلات التنبؤية.

عن ماذا يتحدث هذا الكتاب

يغطي الكتاب الدورة الكاملة للعمل مع التعلم الآلي على منصات Apple:

• أساسيات ML بلغة سويفت: كيفية عمل الشبكات العصبية، التعلم بإشراف وبدون إشراف، مقاييس الجودة.
• Core ML: دمج النماذج الجاهزة (بما في ذلك نماذج من TensorFlow وPyTorch)، تحسين الأداء على الأجهزة.
• Create ML: تدريب نماذجك الخاصة دون معرفة عميقة بعلم البيانات - تصنيف الصور والنصوص والبيانات الجدولية.
• Vision وNatural Language: التعرف على الوجوه والأشياء والعواطف؛ معالجة النصوص (التقسيم إلى وحدات، تحديد اللغة، تحليل المشاعر).
• التقنيات المتقدمة: التدريب على الجهاز، التعلم بالنقل، العمل مع أدوات Core ML لتحويل النماذج.
• المشاريع العملية: إنشاء تطبيق لتصنيف النباتات، محلل للمراجعات، نظام توصيات.

لمن هذا الكتاب

سيكون الكتاب مفيدًا لـ:

• مطوري iOS/macOS الذين يرغبون في إضافة وظائف الذكاء الاصطناعي إلى مشاريعهم.
• علماء البيانات الذين يرغبون في فهم نشر النماذج على الأجهزة المحمولة.
• الطلاب والمبرمجين المبتدئين الذين لديهم معرفة أساسية بلغة سويفت ويهتمون بالتعلم الآلي.

ماذا ستتعلم

• كيفية اختيار وإعداد البيانات للتدريب على الأجهزة.
• كيفية تحويل النماذج من Python (Keras، PyTorch) إلى تنسيق Core ML.
• كيفية اختبار وتصحيح نماذج ML في Xcode.
• كيفية ضمان خصوصية البيانات (On-Device ML).
• كيفية نشر التطبيقات التي تحتوي على ML في App Store.

يحتوي الكتاب على العديد من الأمثلة البرمجية ولقطات الشاشة والمشاريع الجاهزة - ستتمكن من تطبيق المعرفة المكتسبة فورًا. التركيز على الجانب العملي: كل فصل ينتهي بمهمة للعمل المستقل. بعد دراسة المادة، ستتمكن من إنشاء تطبيقات تتكيف مع المستخدم، وتتعرف على المحتوى، وتتخذ القرارات بناءً على البيانات.