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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/coreml-maitrisez-le-machine-learning-sur-ios/
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课程名称：CoreML - 掌握 iOS 上的机器学习 课程概述：如果您对 Swift 的基础知识已经相当熟悉，并且已经开发过 iOS 应用程序，面向对象的编程对您来说也不再陌生，但您渴望进一步探索集成人工智能的应用程序的制作和理解，那么这个课程就是为您准备的！许多计算机开发专家认为，机器学习是未来的趋势，也是新兴技术领域中非常受欢迎的学习领域。不要错过这一创新机会，掌握 iOS 上的机器学习。 通过本课程，您将能够使用 CoreML、Vision 以及 Python 和 Anaconda 开发智能应用。以下是您将获得的一些知识： 1. CoreML 和机器学习的简介 2. 探索 Vision 框架进行面部检测 3. 使用预训练的 CoreML 模型创建应用程序 4. Python 入门，掌握另一种编程语言的基础 5. 使用 Iris 数据集和 Scikit-learn 开发 CoreML 模型 6. 使用 Fashion-mnist 和 Keras 设置卷积神经网络（CNN）模型 7. 利用 IBM Watson 服务开发分类模型 您准备好深入机器学习和 CoreML 的世界了吗？欢迎加入我们的课程！记住，不要错过机器学习的列车，因为稍后可能就会太晚了！
Vous êtes familier avec les fondamentaux de Swift ? Vous avez déjà développé des applications pour iOS ? La programmation orientée objet n'a plus de secret pour vous ?Mais vous aspirez à aller au-delà et à explorer la création et la compréhension d'applications intégrant l'intelligence artificielle ? Alors cette formation est conçue pour vous!Selon de nombreux experts en développement informatique, le machine learning est perçu comme l'avenir et constitue un domaine d'apprentissage très recherché dans le monde des technologies émergentes. Ne manquez pas cette opportunité d'innovation et maîtrisez vous aussi le machine learning sur iOS.Grâce à ce cours, vous serez en mesure de développer des applications intelligentes en utilisant CoreML, Vision, Swift ainsi que Python et Anaconda.Voici un aperçu de ce que vous allez acquérir:Introduction à CoreML et au machine learning.Exploration du framework Vision pour la détection de visages.Création d'une application en utilisant des modèles CoreML pré-entraînés.Introduction à Python, vous permettant de maîtriser les bases d'un autre langage de programmation.Développement d'un modèle CoreML avec le dataset Iris et ScitKit-learn.Mise en place d'un modèle de Réseau neuronal convolutif (CNN) avec Fashion-mnist et Keras.Élaboration d'un modèle de Classification avec les services IBM Watson.Êtes-vous prêt à plonger dans le monde du machine learning et de CoreML ? Rejoignez-nous nombreux pour cette formation. Et souvenez-vous: ne manquez pas le train du machine learning, car plus tard, il sera trop tard!
