机器学习与 AI
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7:28 设计交互式摘要卡片
23:45 BNNS Graph 的新功能
30:32 跟着视频学编程：使用 Foundation Models 框架将设备端 AI 引入你的 App
32:59 通过 Instruments 优化 CPU 性能
29:40 实现 Metal 4 机器学习与图形应用程序的完美融合
24:36 了解 App Intents
19:29 开始使用适用于 Apple 芯片的 MLX
25:31 深入了解 Foundation Models 框架
17:54 深入了解写作工具
22:11 探索设备端基础模型的提示设计和安全
20:08 借助 MLX 在 Apple 芯片上探索大语言模型
23:24 了解 Foundation Models 框架
19:27 探索 Apple 平台上的机器学习和 AI 框架
26:49 探索 App Intents 中的最新改进
18:56 使用 App Intents 针对“快捷指令”和“聚焦”进行开发
20:22 使用 Vision 框架读取文档
19:07 借助 SpeechAnalyzer 将先进的语音转文本功能引入 App
20:03 在 CPU 上助力实现实时 ML 推理
12:24 开始使用 Writing Tools
11:32 Create ML 的新功能
18:15 利用 Core ML 在设备端部署机器学习和 AI 模型
17:01 探索适用于 visionOS 的对象追踪
16:06 DockKit 的新功能
16:49 探索 Vision 框架中的 Swift 增强功能
17:33 在 Apple 平台上探索机器学习
10:55 使用 Core Spotlight 支持语义搜索
23:48 确保拍摄的画面在颜色上保持一致
9:19 利用 App Intents 设计提升系统体验
18:21 基于 Apple GPU 训练机器学习和 AI 模型
34:29 利用 HDR 为 App 打造动态图像体验
21:18 为你介绍适用于 visionOS 的企业 API
16:31 了解 Translation API
21:49 带你的 App 登陆 Siri
22:49 打造出色的锁定屏幕相机拍摄体验
26:02 利用 App Intents 为用户奉上 App 的核心功能
17:56 App Intents 的新功能
30:09 将机器学习和 AI 模型移植到 Apple 芯片
25:06 利用 Metal 加快机器学习
18:38 在你的 App 中提取图像主题
13:47 在 Vision 中检测动物体态
16:50 探索 Create ML 中的机器学习更新
19:56 VisionKit 的新功能
14:25 探索自然语言多语言模型
14:38 在 Vision 中探索 3D 人体位姿和人像分隔
21:15 为 Metal App 优化机器学习
23:21 使用异步预测改进 Core ML 集成
25:18 使用 Core ML Tools 进行机器学习模型压缩
17:35 使用 DockKit 与电动 iPhone 支架集成
7:52 自定义设备上的语音识别
16:46 Create ML 的新功能
25:31 了解 Create ML 组件
12:11 利用 VisionKit 捕捉机器可读的代码和文本
23:30 优化您的 Core ML 使用情况
13:25 利用 Create ML 组件构建高级模型
19:48 Vision 的新功能
29:51 利用 Metal 为机器学习加速
17:19 探索机器学习开发体验
15:48 在 Create ML 中改进对象检测模型
23:48 使用 TabularData 在 Swift 中探索和处理数据
25:18 将 PyTorch 模型转换为 Core ML
36:34 包容性设计过程
32:44 可被发现的设计
19:16 探索 SoundAnalysis 中内置的声音分类
17:58 使用 Vision 检测人物、面孔和姿势
26:49 使用 Create ML 将手势和动作分类
16:49 使用 Create ML 框架构建动态 iOS App
19:12 用 Vision 提取文稿数据
14:22 使用 Accelerate 提高性能并纳入加密档案
24:30 调整您的 Core ML 模型
29:12 使用 Metal Performance Shaders Graph 加快机器学习速度
26:06 用 Create ML 构建 Action Classifier
24:42 在 Core ML 中使用模型部署及安全性
24:21 使用 Vision 侦测身体与手部位姿
36:27 探索 Action & Vision app
24:35 探索计算机视觉 API
41:04 借助自然语言让 app 更聪明
11:48 在 Create ML 中构建图片 和视频风格转让模型
18:39 使用 Swift 在 Create ML 中进行控制训练
39:35 用 Metal Performance Shaders 图形 构建自定义 ML 模型
31:16 使用 Core ML 转换器 为设备获取模型
14:34 Create ML App 简介
40:38 Core ML 3 框架
14:49 机器学习的新功能
6:10 语音识别改进
20:11 在 Create ML 中训练声音分类模型
15:41 在 Create ML 中训练对象检测模型
12:05 在 Create ML 中训练文本分类器
39:50 Understanding Images in Vision Framework
10:31 在 Create ML 中训练推荐模型
15:01 在 Create ML 中构建活动分类模型
39:19 自然语言框架改进
29:43 利用 Core ML 和 ARKit 创建出色的 App
38:15 计算机视觉框架中的文本识别
57:45 设计出色的 ML 体验
41:25