머신 러닝 및 AI
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35:08 M5 및 A19 GPU로 그래픽 성능 향상하기
34:26 M5 및 A19 GPU로 머신 러닝 워크로드 가속화하기
23:48 Explore and manipulate data in Swift with TabularData
파운데이션 모델 프레임워크 코딩 실습
103:37 파운데이션 모델 프레임워크 코딩 실습
30:32 코딩 실습: Foundation Models 프레임워크를 사용하여 앱에 온디바이스 AI 가져오기
24:36 앱 인텐트 알아보기
19:29 Apple Silicon용 MLX 사용하기
23:45 BNNS Graph의 새로운 기능
18:56 앱 인텐트로 단축어 및 Spotlight 개발하기
26:49 앱 인텐트의 새로운 업데이트 살펴보기
32:59 Instruments를 사용하여 CPU 성능 최적화하기
17:54 글쓰기 도구에 대해 자세히 알아보기
19:27 Apple 플랫폼의 머신 러닝 및 AI 프레임워크 살펴보기
23:24 Foundation Models 프레임워크 만나보기
19:07 SpeechAnalyzer로 앱에 고급 음성 텍스트 변환 기능 가져오기
20:22 Vision 프레임워크를 사용하여 문서 읽기
7:28 대화형 스니펫 설계하기
29:40 Metal 4 머신 러닝과 그래픽 결합하기
20:08 MLX를 사용하여 Apple Silicon에서 대규모 언어 모델 탐색하기
25:31 Foundation Models 프레임워크 자세히 알아보기
22:11 온디바이스 기반 모델에 대한 프롬프트 디자인 및 안전성 살펴보기
18:15 Core ML을 사용하여 머신 러닝 및 AI 모델을 온디바이스로 배포하기
12:24 글쓰기 도구 시작하기
11:32 Create ML의 새로운 기능
20:03 CPU에서 실시간 ML 추론 지원하기
17:01 visionOS의 물체 추적 기능 살펴보기
25:06 Metal로 머신 러닝 가속하기
9:19 시스템 경험을 위한 앱 인텐트 디자인하기
21:18 visionOS용 엔터프라이즈 API
23:48 다양한 캡처에서 일관된 색상 유지하기
16:49 Vision 프레임워크의 Swift 관련 개선 사항 알아보기
22:49 잠금 화면 카메라 캡처 경험을 멋지게 빌드하기
18:21 Apple GPU에서 머신 러닝 및 AI 모델 학습시키기
16:06 DockKit의 새로운 기능
21:49 앱을 Siri로 가져오기
16:31 Translation API 소개
26:02 앱 인텐트로 사용자에게 앱의 핵심 기능 제공하기
10:55 Core Spotlight로 시맨틱 검색 지원하기
17:33 Apple 플랫폼의 머신 러닝 살펴보기
17:56 앱 인텐트의 새로운 내용
30:09 머신 러닝 및 AI 모델을 Apple Silicon으로 가져오기
34:29 HDR로 앱에서 동적 이미지 경험 제공하기
18:38 앱에서 이미지의 피사체 분리하기
16:50 Create ML에서 향상된 머신 러닝 체험하기
19:56 VisionKit의 새로운 기능
13:47 Vision에서 동물 자세 감지하기
14:25 Natural Language 다국어 모델 알아보기
14:38 Vision에서 3D 신체 포즈와 사람 분리 탐색하기
21:15 Metal 앱용 기계 학습 최적화하기
17:35 DockKit을 사용해 전동 iPhone 스탠드 통합하기
23:21 비동기 예측으로 Core ML 통합 개선하기
25:18 기계 학습 모델 압축에 Core ML Tools 활용하기
7:52 기기 내 음성 인식을 사용자화하기
12:11 VisionKit을 통한 컴퓨터 판독 코드 및 텍스트 캡처
16:46 Create ML의 새로운 기능
25:31 Create ML 구성 요소 알아보기
13:25 Create ML 구성 요소를 통한 고급 모델 작성
23:30 Core ML 사용 최적화
19:48 Vision의 새로운 기능
17:19 머신 러닝 개발 경험 살펴보기
29:51 Metal을 통한 머신 러닝 가속화
36:34 포용적 디자인을 위한 프로세스
32:44 강한 인상을 남기는 디자인
19:16 Discover built-in sound classification in SoundAnalysis
26:49 Classify hand poses and actions with Create ML
16:49 Create ML 프레임워크로 동적 iOS 앱 구축하기
17:58 Detect people, faces, and poses using Vision
19:12 Extract document data using Vision
24:30 Tune your Core ML models
29:12 Accelerate machine learning with Metal Performance Shaders Graph
14:22 Use Accelerate to improve performance and incorporate encrypted archives
24:21 Detect Body and Hand Pose with Vision
24:42 Use model deployment and security with Core ML
26:06 Build an Action Classifier with Create ML
36:27 Action & Vision 앱 알아보기
24:35 Explore Computer Vision APIs
41:04 Make apps smarter with Natural Language
11:48 Build Image and Video Style Transfer models in Create ML
31:16 Get models on device using Core ML Converters
18:39 Control training in Create ML with Swift
39:35 Build customized ML models with the Metal Performance Shaders Graph
14:49 What's New in Machine Learning
6:10 Advances in Speech Recognition
15:41 Training Object Detection Models in Create ML
Create ML for Object Detection and Sound Classification
39:50 Understanding Images in Vision Framework
20:11 Training Sound Classification Models in Create ML
15:01 Building Activity Classification Models in Create ML
57:45 우수한 ML 경험 디자인하기
39:19 Advances in Natural Language Framework
10:31 Training Recommendation Models in Create ML
Create ML for Activity, Text, and Recommendations
29:43 Creating Great Apps Using Core ML and ARKit
38:15 Text Recognition in Vision Framework
14:34 Introducing the Create ML App
12:05 Training Text Classifiers in Create ML
40:38 Core ML 3 Framework
41:25