AI 및 머신 러닝
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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
16:36 fm CLI와 Python SDK로 AI 기반 스크립트 빌드하기
20:43 Core AI 만나 보기
14:52 Xcode의 에이전트를 사용하여 앱 번역하기
24:20 코딩 실습: Siri가 앱을 사용할 수 있도록 설정하기
15:58 visionOS 앱과 공간 웹을 위한 몰입형 환경 디자인하기
16:13 Metal 텐서로 맞춤형 머신 러닝 연산 최적화하기
20:41 Foundation Models 프레임워크에 LLM 제공자 적용하기
25:46 Evaluations 프레임워크 만나 보기
18:02 App Intents 프레임워크의 새로운 기능 살펴보기
13:37 MLX를 사용하여 Mac에서 로컬 에이전틱 AI 실행하기
22:06 MLX를 사용한 분산 추론 및 학습 살펴보기
24:08 Siri 및 Apple Intelligence를 위한 고급 앱 인텐트 기능 살펴보기
62:29 코딩 인텔리전스, 머신 러닝 및 AI 그룹 랩
63:55 Apple Intelligence 그룹 랩
21:43 Foundation Models 프레임워크로 에이전틱 앱 경험 빌드하기
14:11 Image Playground를 사용하여 고품질 이미지 생성하기
17:45 앱에 시각 지능을 통합하기 위한 모범 사례
25:57 AppIntentsTesting으로 앱 인텐트 도입 검증하기
62:41 머신 러닝 및 AI 그룹 랩
11:02 단축어의 새로운 기능
28:00 에이전틱 코딩으로 게임 포팅 속도 높이기
16:25 Core Spotlight를 사용한 LLM 검색
25:12 앱 보호하기: 에이전틱 기능에 대한 위험 완화하기
21:28 에이전틱 앱에 대한 강력한 평가 기능 구현하기
14:31 MLX로 Swift에서 수치 컴퓨팅 살펴보기
22:16 Metal로 실시간 뉴럴 렌더링 파이프라인 구축하기
10:58 비공개 클라우드 컴퓨팅에서 Apple Foundation Model 활용하기
29:21 Core AI 모델 제작 및 최적화 자세히 살펴보기
27:23 앱 스키마로 지능형 Siri 경험 빌드하기
14:20 Instruments로 에이전틱 앱 경험 디버깅 및 프로파일링하기
18:11 Xcode의 에이전트를 사용하여 UI 프로토타입 생성하기
21:13 Foundation Models 프레임워크의 새로운 기능
15:46 이미지 이해의 새로운 기능
16:40 Music Understanding 프레임워크 만나 보기
27:54 Mac에서 Cyberpunk 2077 제공하기
23:44 Core AI를 사용하여 앱에 온디바이스 AI 모델 통합하기
26:41 Evaluations를 사용한 점진적 개선 방식으로 프롬프트 향상하기
87:52 Apple Intelligence와 Xcode: 특별 프레젠테이션
14:02 코딩 실습: Xcode 26의 코딩 인텔리전스 체험하기
103:37 파운데이션 모델 프레임워크 코딩 실습
23:24 Foundation Models 프레임워크 만나보기
19:27 Apple 플랫폼의 머신 러닝 및 AI 프레임워크 살펴보기
32:59 Instruments를 사용하여 CPU 성능 최적화하기
22:11 온디바이스 기반 모델에 대한 프롬프트 디자인 및 안전성 살펴보기
19:29 Apple Silicon용 MLX 사용하기
18:56 앱 인텐트로 단축어 및 Spotlight 개발하기
20:22 Vision 프레임워크를 사용하여 문서 읽기
30:32 코딩 실습: Foundation Models 프레임워크를 사용하여 앱에 온디바이스 AI 가져오기
20:08 MLX를 사용하여 Apple Silicon에서 대규모 언어 모델 탐색하기
7:28 대화형 스니펫 설계하기
25:31 Foundation Models 프레임워크 자세히 알아보기
29:40 Metal 4 머신 러닝과 그래픽 결합하기
24:36 앱 인텐트 알아보기
19:07 SpeechAnalyzer로 앱에 고급 음성 텍스트 변환 기능 가져오기
26:49 앱 인텐트의 새로운 업데이트 살펴보기
17:54 글쓰기 도구에 대해 자세히 알아보기
23:45 BNNS Graph의 새로운 기능
20:03 CPU에서 실시간 ML 추론 지원하기
12:24 글쓰기 도구 시작하기
11:32 Create ML의 새로운 기능
18:15 Core ML을 사용하여 머신 러닝 및 AI 모델을 온디바이스로 배포하기
17:01 visionOS의 물체 추적 기능 살펴보기
16:06 DockKit의 새로운 기능
22:49 잠금 화면 카메라 캡처 경험을 멋지게 빌드하기
30:09 머신 러닝 및 AI 모델을 Apple Silicon으로 가져오기
9:19 시스템 경험을 위한 앱 인텐트 디자인하기
16:49 Vision 프레임워크의 Swift 관련 개선 사항 알아보기
16:31 Translation API 소개
34:29 HDR로 앱에서 동적 이미지 경험 제공하기
18:21 Apple GPU에서 머신 러닝 및 AI 모델 학습시키기
26:02 앱 인텐트로 사용자에게 앱의 핵심 기능 제공하기
10:55 Core Spotlight로 시맨틱 검색 지원하기
17:33 Apple 플랫폼의 머신 러닝 살펴보기
23:48 다양한 캡처에서 일관된 색상 유지하기
21:18 visionOS용 엔터프라이즈 API
17:56 앱 인텐트의 새로운 내용
21:49 앱을 Siri로 가져오기
25:06 Metal로 머신 러닝 가속하기
14:38 Vision에서 3D 신체 포즈와 사람 분리 탐색하기
14:25 Natural Language 다국어 모델 알아보기
Q&A: Image understanding and the Vision framework
Q&A: Machine learning open forum
16:50 Create ML에서 향상된 머신 러닝 체험하기
Q&A: Natural Language and Speech
23:21 비동기 예측으로 Core ML 통합 개선하기
18:38 앱에서 이미지의 피사체 분리하기
Q&A: Core ML
21:15 Metal 앱용 기계 학습 최적화하기
Q&A: Machine learning open forum
Q&A: Live Text and data scanning
7:52 기기 내 음성 인식을 사용자화하기
Q&A: Machine learning open forum
17:35 DockKit을 사용해 전동 iPhone 스탠드 통합하기
Q&A: Create ML
25:18 기계 학습 모델 압축에 Core ML Tools 활용하기
19:56 VisionKit의 새로운 기능
Q&A: Subject lifting
13:47 Vision에서 동물 자세 감지하기
Q&A: Machine learning open forum
25:31 Create ML 구성 요소 알아보기
Meet the Presenter: Get to know Create ML Components
16:46 Create ML의 새로운 기능
12:11 VisionKit을 통한 컴퓨터 판독 코드 및 텍스트 캡처
Q&A: Create ML
23:30 Core ML 사용 최적화
13:25 Create ML 구성 요소를 통한 고급 모델 작성
Q&A: Core ML
Meet the Presenter: Compose advanced models with Create ML Components
Q&A: Vision
19:48 Vision의 새로운 기능
17:19 머신 러닝 개발 경험 살펴보기
29:51 Metal을 통한 머신 러닝 가속화
Meet the Presenter: Accelerate machine learning with Metal
Meet the Presenter: Create custom catalogs at scale with ShazamKit
Meet the Presenter: Explore the machine learning developer experience
36:34 포용적 디자인을 위한 프로세스
26:49 Classify hand poses and actions with Create ML
19:16 Discover built-in sound classification in SoundAnalysis
17:58 Detect people, faces, and poses using Vision
16:49 Create ML 프레임워크로 동적 iOS 앱 구축하기
32:44 강한 인상을 남기는 디자인
19:12 Extract document data using Vision
29:12 Accelerate machine learning with Metal Performance Shaders Graph
14:22 Use Accelerate to improve performance and incorporate encrypted archives
24:30 Tune your Core ML models
24:42 Use model deployment and security with Core ML
24:21 Detect Body and Hand Pose with Vision
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
39:35 Build customized ML models with the Metal Performance Shaders Graph
18:39 Control training in Create ML with Swift
31:16 Get models on device using Core ML Converters
14:49 What's New in Machine Learning
40:38 Core ML 3 Framework
20:11 Training Sound Classification Models in Create ML
15:41 Training Object Detection Models in Create ML
Create ML for Object Detection and Sound Classification
39:50 Understanding Images in Vision Framework
38:15 Text Recognition in Vision Framework
41:25 Metal for Machine Learning
Create ML for Activity, Text, and Recommendations
29:43 Creating Great Apps Using Core ML and ARKit
39:19 Advances in Natural Language Framework
15:01 Building Activity Classification Models in Create ML
12:05 Training Text Classifiers in Create ML
6:10 Advances in Speech Recognition
10:31 Training Recommendation Models in Create ML
14:34 Introducing the Create ML App
57:45