Sai Kambampati

去年 Apple 推出的新功能中，其中一個最創新的功能就是原深感測鏡頭 (True Depth Camera)。原深感測鏡頭對軟硬體工程師來說，支援了 FaceID 這個安全的面部識別系統；而對於開發者，原深感測鏡頭就開創了許多可能性，尤其是在基於臉部互動 (face-base interactions) 這方面。 在開始這篇 ARKit 教學之前，

在 2018 年 10 月，Apple 推出了全新的 iPad Pro 和 Apple Pencil 2.0。不同於上一代的 Apple Pencil，這次官方還為開發者提供了一些有趣的 API 應用方式，

在今年 WWDC 2019 大會之中，最令人振奮的主題演講莫過於開發者工具的改善，而其中最大而最棒的消息就是 SwiftUI 的發佈。SwiftUI 是一個全新的框架，讓你用更少程式碼、並以宣告的方式，來設計及開發使用者介面。 SwiftUI 與 UIKit 不同，UIKit 通常要配合 storyboards

Apple 在 2018 全球開發者大會上發表了 ARKit 2.0 框架 (Framework)，它包含了新的 API 與開發虛擬實境 (Augmented Reality, AR) 的功能，其中一項功能就是在開發中提供 Quick Look API。

如果你一直有關注 Apple 去年所發佈的消息，就會知道他們在機器學習上投入了大量心力。自他們去年在 WWDC 2017 上推出 Core ML 以來，已經有大量結合機器學習技術的應用程式湧現。 但是，開發人員經常遇到的其中一個挑戰是：如何創建模型？幸運的是，Apple 在去年冬天宣布從 GraphLab 收購了

今年在 2018 WWDC 的大會上，Apple 發表了 Core ML 2.0。這最新版本強調開發過程的流暢性，包括最佳化機器學習模型大小，改善執行的效能，並提供開發者客製化自己的 Core ML 模型。 這次教學將講解所有 Core ML 2.0 新增加的功能，並且教你如何在 App 上運用。

在 Google I/O 2018 開發者大會上，Google 發表了一款全新的開發工具 ML Kit 給開發者。有了 ML Kit，你只需要很少程式碼就可以執行各種機器學習任務。在本次教學中，我們會選擇 Google 使用的模型，因為加入自己的模型必須使用 TensorFlow、並對 Python 有相當程度的瞭解。

區塊鏈 (Blockchain) 是一種突破性技術 (Disruptive Technologies)，近年漸獲關注。為什麼呢？因為區塊鏈是許多加密貨幣 (Cryptocurrencies) 如比特幣 (Bitcoin)、以太坊 (Ethereum)、萊特幣 (Litecoin) 的創始技術。那區塊鏈是如何運作的呢？在本次的教學裡，我將會談到所有關於區塊鏈技術的知識，以及如何用 Swift 來製作自己的「區塊鏈」。

你知道嗎，Apple 的全球開發者大會 (WWDC) 已經在上週舉行了！在這會議上，Apple 對現有的軟體和框架發佈了不少改進，而其中一個框架就是 Create ML 。 去年，Apple 推出了 Core ML，這工具讓你以最少的程式碼迅速將預先訓練好的機器學習模型導入 App 內。今年，

歡迎來到拖放 (Drag and Drop) 操作系列教程的第一部分。在這篇教學中，你將會學習到如何將拖放功能實作到 UIViewController。而下一部教學中，就會學習如何使用帶有 UITableViewControllers 和 UICollectionViewControllers 的拖放 API。 iOS 11 推出時最令人期待的，就是公佈了幾個新拖放 API。

隨著蘋果Core ML的最新版本發佈，開發人員更容易構建人工智能應用程式，除了圖像識別和文本檢測是利用AI建置APP的好例子，另一種善於展現機器學習Power的應用程式類型則是chatbots。在本教程中，我們將使用Google的Dialogflow（以前稱為API.AI）構建在iOS上運行的chatbot應用程式！ 聽起來很酷吧！接下來開始進入本教程的重點。 Intents(意圖)和Entities(關鍵字)快速概覽 在開始之前，我先解釋Dialogflow和chatbots的一般基本知識。 在構建chatbots時，

歡迎來到Core ML教程系列的第二部分。在本教程中，將學習如何設置Python虛擬環境，獲取不在Core ML格式裡的數據模型，並將該模型轉換為Core ML格式，最後將其集成到應用程式中。強烈建議讀者先閱讀上一個教程，然後再繼續閱讀本篇文章。 在這個專案中，我們將構建一個花的識別應用程式，就如同下圖所示。然而，主要的重點是告訴你如何獲得一個訓練有素的模型，並將其轉換為Core ML格式，以供iOS應用程式開發。 注意: