AI 与机器学习

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使用 M5 和 A19 GPU 提升图形性能

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使用 M5 和 A19 GPU 加速机器学习工作负载

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使用 TabularData 在 Swift 中探索和处理数据

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使用 MLX 在 Mac 上本地运行 AI 智能体

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使用 Xcode 中的智能体翻译你的 App

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Foundation Models 框架的新功能

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跟随编程：让你的 App 支持 Siri

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探索适用于 Siri 和 Apple 智能的 App Intents 高级功能

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保护你的 App：智能体功能的风险缓解

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了解 Evaluations 框架

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将视觉智能整合到 App 中的最佳做法

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深入探索 Core AI 模型编写与优化

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将 LLM 提供平台引入 Foundation Models 框架

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通过智能体编码加速你的游戏移植进程

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“赛博朋克 2077”登陆 Mac

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编码智能、机器学习与 AI 小组实验室

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June 9, 7:00 p.m. 直播

使用 fm CLI 和 Python SDK 构建 AI 驱动的脚本

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使用 Image Playground 制作高质量图像

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使用 Xcode 中的智能体创建 UI 原型

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使用 MLX 探索 Swift 中的数值计算

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Apple 智能小组实验室

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June 11, 9:00 a.m. 直播

为 visionOS App 和空间网络设计沉浸式环境

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探索 App Intents 框架的新功能

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使用 Instruments 调试和分析智能体 App 体验

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了解 Core AI

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使用 Metal 构建实时神经网络渲染管线

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使用 Core Spotlight 进行 LLM 搜索

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快捷指令的新功能

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了解 Music Understanding 框架

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为智能体 App 打造稳健的评估

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通过专用云计算充分利用 [Model Name]

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图像理解方面的新动向

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使用 App Schemas 打造智能 Siri 体验

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使用 AppIntentsTesting 验证你的 App Intents 采用情况

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使用 MLX 探索分布式推理和训练

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利用 Core AI 将设备端 AI 模型整合到你的 App 中

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使用 Foundation Models 框架构建智能体 App 体验

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通过爬山法评估优化你的提示词

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使用 Metal 张量优化自定机器学习运算

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机器学习与 AI 小组实验室

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June 12, 9:00 a.m. 直播

跟随编程之 Foundation Models 框架篇

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Meet with Apple

跟随编程之 Foundation Models 框架篇

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借助 SpeechAnalyzer 将先进的语音转文本功能引入 App

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使用 Vision 框架读取文档

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了解 Foundation Models 框架

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探索 Apple 平台上的机器学习和 AI 框架

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通过 Instruments 优化 CPU 性能

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探索设备端基础模型的提示设计和安全

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深入了解 Foundation Models 框架

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开始使用适用于 Apple 芯片的 MLX

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实现 Metal 4 机器学习与图形应用程序的完美融合

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使用 App Intents 针对“快捷指令”和“聚焦”进行开发

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了解 App Intents

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跟着视频学编程：使用 Foundation Models 框架将设备端 AI 引入你的 App

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BNNS Graph 的新功能

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设计交互式摘要卡片

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借助 MLX 在 Apple 芯片上探索大语言模型

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深入了解写作工具

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探索 App Intents 中的最新改进

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利用 Core ML 在设备端部署机器学习和 AI 模型

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开始使用 Writing Tools

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App Intents 的新功能

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Create ML 的新功能

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在 Apple 平台上探索机器学习

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DockKit 的新功能

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利用 App Intents 设计提升系统体验

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带你的 App 登陆 Siri

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使用 Core Spotlight 支持语义搜索

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了解 Translation API

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打造出色的锁定屏幕相机拍摄体验

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利用 HDR 为 App 打造动态图像体验

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基于 Apple GPU 训练机器学习和 AI 模型

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探索适用于 visionOS 的对象追踪

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探索 Vision 框架中的 Swift 增强功能

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利用 App Intents 为用户奉上 App 的核心功能

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确保拍摄的画面在颜色上保持一致

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为你介绍适用于 visionOS 的企业 API

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在 CPU 上助力实现实时 ML 推理

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将机器学习和 AI 模型移植到 Apple 芯片

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利用 Metal 加快机器学习

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Q&A: Machine learning open forum

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在 Vision 中探索 3D 人体位姿和人像分隔

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探索自然语言多语言模型

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Q&A: Image understanding and the Vision framework

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VisionKit 的新功能

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Q&A: Natural Language and Speech

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使用 Core ML Tools 进行机器学习模型压缩

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在 Vision 中检测动物体态

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Q&A: Machine learning open forum

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使用 DockKit 与电动 iPhone 支架集成

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为 Metal App 优化机器学习

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Q&A: Live Text and data scanning

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自定义设备上的语音识别

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Q&A: Machine learning open forum

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Q&A: Core ML

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Q&A: Create ML

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使用异步预测改进 Core ML 集成

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探索 Create ML 中的机器学习更新

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Q&A: Subject lifting

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在你的 App 中提取图像主题

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Q&A: Machine learning open forum

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Meet the Presenter: Get to know Create ML Components

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了解 Create ML 组件

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Q&A: Create ML

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利用 VisionKit 捕捉机器可读的代码和文本

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Create ML 的新功能

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Meet the Presenter: Compose advanced models with Create ML Components

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利用 Create ML 组件构建高级模型

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优化您的 Core ML 使用情况

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Q&A: Core ML

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Vision 的新功能

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Q&A: Vision

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Meet the Presenter: Accelerate machine learning with Metal

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Meet the Presenter: Create custom catalogs at scale with ShazamKit

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Meet the Presenter: Explore the machine learning developer experience

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探索机器学习开发体验

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利用 Metal 为机器学习加速

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包容性设计过程

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使用 Create ML 将手势和动作分类

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探索 SoundAnalysis 中内置的声音分类

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可被发现的设计

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使用 Create ML 框架构建动态 iOS App

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使用 Vision 检测人物、面孔和姿势

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用 Vision 提取文稿数据

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使用 Accelerate 提高性能并纳入加密档案

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调整您的 Core ML 模型

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使用 Metal Performance Shaders Graph 加快机器学习速度

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使用 Vision 侦测身体与手部位姿

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用 Create ML 构建
Action Classifier

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在 Core ML 中使用模型部署及安全性

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探索 Action & Vision app

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探索计算机视觉 API

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借助自然语言让 app 更聪明

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在 Create ML 中构建图片
和视频风格转让模型

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使用 Swift 在 Create ML 中进行控制训练

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使用 Core ML 转换器
为设备获取模型

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用 Metal Performance Shaders 图形
构建自定义 ML 模型

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机器学习的新功能

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语音识别改进

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在 Create ML 中训练声音分类模型

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在 Create ML 中训练对象检测模型

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Create ML for Object Detection and Sound Classification

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Understanding Images in Vision Framework

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利用 Core ML 和 ARKit 创建出色的 App

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Metal 助力机器学习

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自然语言框架改进

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Create ML for Activity, Text, and Recommendations

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在 Create ML 中训练推荐模型

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在 Create ML 中构建活动分类模型

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在 Create ML 中训练文本分类器

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Create ML App 简介

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计算机视觉框架中的文本识别

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Core ML 3 框架

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设计出色的 ML 体验

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