Maschinelles Lernen und Swift: Entwicklung intelligenter Apps für iOS/macOS

Das Buch „Maschinelles Lernen und Swift“ ist ein praktischer Leitfaden für iOS- und macOS-Entwickler, die künstliche Intelligenz in ihre Apps integrieren möchten. Der Autor, Alexei Woronzow, ein erfahrener iOS-Entwickler und Data-Science-Spezialist, führt Sie Schritt für Schritt von den Grundlagen des maschinellen Lernens bis zur Erstellung vollwertiger ML-Funktionen für den App Store.

Worum geht es in diesem Buch

Sie erfahren, wie Sie die Apple-Frameworks für maschinelles Lernen nutzen: Core ML, Create ML, Vision, Natural Language und Sound Analysis. Das Buch deckt den gesamten Arbeitszyklus mit ML in Swift ab:

• Grundlagen des maschinellen Lernens: Lineare Regression, Klassifikation, Neuronale Netze – mit Beispielen in Swift
• Erstellung und Training eigener Modelle mit Create ML (ohne Python)
• Integration fertiger Core ML-Modelle: Laden, Konvertierung aus TensorFlow/PyTorch, Optimierung
• Computervision: Objekt-, Gesichts- und Texterkennung mit dem Vision Framework
• Verarbeitung natürlicher Sprache: Stimmungsanalyse, Spracherkennung, Chatbots mit Natural Language
• Ton und Audio: Klassifizierung von Geräuschen, Spracherkennung mit Sound Analysis
• Arbeit mit Daten: Vorbereitung von Datensätzen, Augmentierung, Arbeit mit Core Data und MLDataTable
• On-device ML: Training direkt auf dem Gerät (Online-Lernen), Aktualisierung von Modellen ohne Neuveröffentlichung der App
• Leistung: Modellkomprimierung, Nutzung der Neural Engine, Arbeit mit Metal Performance Shaders

Für wen ist dieses Buch

Das Buch richtet sich an Swift-Entwickler mit grundlegender Erfahrung in der App-Entwicklung für iOS/macOS. Kenntnisse im maschinellen Lernen sind nicht erforderlich – alle Konzepte werden von Grund auf erklärt. Das Buch ist auch für Data Scientists nützlich, die ihre Modelle auf die Apple-Plattform übertragen möchten.

Was Sie erhalten

• Fertige Projekte: eine App zur Emotionserkennung aus Fotos, einen Stimmungsanalysator für Bewertungen, eine intelligente Bildersuche
• Klare Anleitungen zur Integration von ML in SwiftUI und UIKit
• Tipps zur Optimierung für den Einsatz auf älteren Geräten
• Beispiele aus der Praxis: Empfehlungssysteme, Inhaltsfilterung, prädiktive Analytik

Am Ende des Buches können Sie selbstständig Funktionen zu Ihren Apps hinzufügen, die früher wie Magie erschienen: Objekterkennung auf Fotos, Textanalyse, Sprachsteuerung und personalisierte Empfehlungen – und das alles ohne Daten an einen Server zu senden.

Dieses Buch ist nicht nur Theorie, sondern ein praktisches Werkzeug für alle, die ihre Apps intelligenter, schneller und moderner machen möchten.

Format: PDF, EPUB
Sprache: Russisch
Niveau: Anfänger-Fortgeschritten (Swift)