In questo modulo si imparerà il software essenziale per l'apprendimento automatico e si occupa di argomenti come quello che è Macchina Learning?; Macchina Learning Basics; Installazione di Anaconda; Atom e Plugin.

In questo modulo si imparerà sui fondamenti di Python, e copre argomenti come Variabili in Python; Python Functions, Conditionals and Loops; Python Arrays e Tuples; Moduli in Python.

In questo modulo si imparerà sulla modellizzazione di classificazione e si occupa di argomenti come l'Installazione di SciKit-Learn; Iris Flower Dataset; Dataset Features e Labels; Preparing Data; Formazione di un classificatore; Testing Prediction Accuracy; Building a Classifier.

In questo modulo si imparerà sulle reti neurali convoluttive e copre argomenti quali l'installazione di Keras e PIP; Preparazione del Dataset; Utilizzo sequenziale; Processo sequenziale; Formazione dei Dati; Modello ML. Core ML.

In questo modulo si imparerà a costruire l'app e si occupa di argomenti come la Creazione dell'Interfaccia; Disegno su Schermo; Importazione da ML Core; Utilizzo di Core ML; Visualizzazione dei risultati di previsione.

In questo modulo si imparerà le basi del Core ML e copre argomenti come Core ML Photo Analysis; New Xcode Project; Building the ImageVC; ImageCell and Subclass; Food Items Helper File; Custom Grid; Importing Core ML Model; Passing In Images; Handling Prediction Results.NOTA: L'argomento video finale è una sfida di apprendimento per sviluppare una nuova funzione per l'app.