Inteligencia Artificial Práctica con Swift: From Fundamental Theory to Development of Ai-Driven Apps (De la teoría fundamental al desarrollo de aplicaciones basadas en la inteligencia artificial)

Opiniones de los lectores

El libro ha recibido críticas mixtas de los usuarios, con algunos elogiando su valor y otros destacando su contenido anticuado y problemas con los ejemplos de código.

⬤ Contenido valioso para los que dominan Swift y están interesados en la IA
⬤ libro en excelente estado
⬤ merece la pena comprarlo.

⬤ La mayor parte del contenido está obsoleto
⬤ muchos ejemplos de código no funcionan
⬤ problemas de compatibilidad con los sistemas más recientes
⬤ mal formato de los ejemplos con exceso de espacios en blanco.

(basado en 6 opiniones de lectores)

Título original:

Practical Artificial Intelligence with Swift: From Fundamental Theory to Development of Ai-Driven Apps

Contenido del libro:

Crea e implementa funciones basadas en IA en tus apps Swift para iOS, macOS, tvOS y watchOS. Con este práctico libro, programadores y desarrolladores de todo tipo encontrarán una ventanilla única para la IA y el aprendizaje automático con Swift. Con un enfoque basado en tareas, aprenderás a crear funciones que utilizan potentes funciones de IA para identificar imágenes, hacer predicciones, generar contenido, recomendar cosas y mucho más.

La IA es cada vez más esencial para todos los desarrolladores, y no es necesario ser un científico de datos o un matemático para aprovecharla en tus aplicaciones. Explore las técnicas de IA y ML basadas en Swift para crear aplicaciones. Aprenda dónde y cómo tienen sentido las funciones basadas en IA. Inspeccione herramientas como Turi Create de Apple basado en Python y Swift de Google para TensorFlow para entrenar y construir modelos.

⬤ I: Fundamentos y herramientas--Aprende los fundamentos de la IA, nuestro enfoque basado en tareas, y descubre cómo construir o encontrar un conjunto de datos.

⬤ II: IA basada en tareas--Construir características relacionadas con visión, audio, texto, movimiento y aumento; aprender a convertir modelos preexistentes.

⬤ III: Más allá--Descubre la teoría que hay detrás de la práctica basada en tareas, explora los métodos de IA y ML, y aprende cómo puedes construirlo todo desde cero... si quieres.