Programación avanzada en iOS11 y Swift 4

Este curso gratuito en línea, "Advanced Programming in iOS11 and Swift 4", le presenta los datos principales. Core Data es uno de los marcos más populares que proporciona Apple para las aplicaciones de iOS y macOS. Los datos principales se utilizan para gestionar el objeto de capa de modelo en una aplicación. Puede tratar los datos principales como una infraestructura para guardar, modificar, rastrear y filtrar los datos dentro de las aplicaciones de iOS. Sin embargo, Core Data no es una base de datos. Usted tendrá un sentido de lo que los datos principales hace detrás de las escenas y cómo usted puede interactuar con las diversas piezas en movimiento. Alamofire es una biblioteca de redes HTTP basada en Swift para iOS y macOS. Proporciona una interfaz elegante en la parte superior de la pila de redes de la Fundación de Apple que simplifica varias tareas de red comunes. Al final de este curso, debe entender las redes HTTP y alguna exposición a las clases de red de Apple.

Google desarrolló Firebase para crear aplicaciones móviles y web. Inicialmente fue una empresa independiente fundada en 2011. En 2014, Google adquirió la plataforma, y ahora es su oferta insignia para el desarrollo de aplicaciones. Firebase ofrece varios servicios, incluyendo análisis, autenticación, mensajería en la nube y base de datos en tiempo real. Este curso describe cómo enlazar proyectos Xcode y proyectos de base de fuego. El aprendizaje automático es el estudio de algoritmos informáticos que pueden mejorar automáticamente a través de la experiencia y el uso de datos. Se ve como una parte de la inteligencia artificial. Los modelos son construidos por algoritmos de aprendizaje automático basados en datos de muestra, conocidos como "datos de entrenamiento". Estos modelos hacen predicciones o decisiones sin ser programados explícitamente para hacerlo. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan en varias aplicaciones, como en medicina, filtrado de correo electrónico y reconocimiento de voz. También se aplica en la visión de la computadora, donde es difícil o inviable desarrollar algoritmos convencionales para realizar las tareas necesarias.

Ejemplos de Machine Learning están en todas partes. Es cómo Netflix sabe qué espectáculo querrás ver a continuación o cómo Facebook reconoce la cara de tu amigo en una foto digital. Usted aprenderá a entrenar su aplicación para hablar lo que ve al reconocerlo. Usted debe ser capaz de aplicar este conocimiento e implementar otras características de aprendizaje automático en sus aplicaciones. La Realidad Aumentada (AR) conlleva experiencias de usuario que añaden elementos 2D o 3D. Convierte el entorno a tu alrededor en una interfaz digital colocando objetos virtuales en el mundo real, en tiempo real. Para simplificar la tarea de crear una experiencia de AR, ARKit combina el seguimiento del movimiento del dispositivo, la captura de la escena de la cámara, el procesamiento avanzado de la escena y las comodidades de visualización. Este curso le mostrará cómo crear muchos tipos de experiencias de AR utilizando la cámara frontal o trasera de un dispositivo iOS. Así que, regístrese para este curso hoy y comience su próximo viaje de aprendizaje!