人工智能(AI)是当今科技领域最热门的话题之一，它可以为各种应用场景提供智能化的解决方案。iOS app 开发者如何利用 AI
技术来提升用户体验和增加竞争力呢?本文将介绍一些 iOS app 中人工智能应用的关键技巧，包括：
1.使用 Core ML 和 Vision 框架来实现图像识别和处理
2.使用 Natural Language 框架来实现自然语言理解和生成
3.使用 Create ML 工具来创建和训练自定义的机器学习模型
4.使用 SiriKit 和 Shortcuts 框架来实现语音交互和智能化的快捷操作
使用 Core ML 和 Vision 框架来实现图像识别和处理
Core ML 是 Apple 提供的一个通用的机器学习框架，它可以让开发者在 iOS
设备上运行各种预训练的或自定义的机器学习模型，无需编写复杂的代码。Vision 是一个基于 Core ML
的图像分析框架，它可以让开发者轻松地实现图像识别和处理的功能，例如人脸检测、条形码识别、文本检测等。
使用 Core ML 和 Vision 框架的步骤如下：
1.选择或创建一个适合图像识别和处理的机器学习模型，例如 ResNet-50、MobileNet 等。如果使用预训练的模型，可以从 Apple 的
[Core ML Model Gallery] 或其他网站下载。如果使用自定义的模型，可以使用 Create ML 工具或其他平台来创建和训练。
2.将机器学习模型转换为 Core ML 格式，可以使用 [coremltools] 库或其他工具来实现。转换后的模型文件的扩展名为
.mlmodel，可以直接添加到 Xcode 项目中。
3.在 Xcode 项目中导入 Core ML 和 Vision 框架，然后使用 VNCoreMLModel 类来加载机器学习模型，使用
VNCoreMLRequest 类来创建图像分析的请求，使用 VNImageRequestHandler 类来执行请求，并使用
VNClassificationObservation 类或其他类来获取请求的结果。
4.根据请求的结果，实现相应的图像识别和处理的逻辑，例如在图像上绘制边框、显示标签、调整滤镜等。
使用 Natural Language 框架来实现自然语言理解和生成
Natural Language 是一个基于 Core ML
的自然语言处理框架，它可以让开发者轻松地实现自然语言理解和生成的功能，例如文本分类、命名实体识别、情感分析、文本摘要等。
使用 Natural Language 框架的步骤如下：
1.选择或创建一个适合自然语言理解和生成的机器学习模型，例如 BERT、GPT-3 等。如果使用预训练的模型，可以从 Apple 的 [Core ML
Model Gallery] 或其他网站下载。如果使用自定义的模型，可以使用 Create ML 工具或其他平台来创建和训练。
2.将机器学习模型转换为 Core ML 格式，可以使用 [coremltools] 库或其他工具来实现。转换后的模型文件的扩展名为
.mlmodel，可以直接添加到 Xcode 项目中。
3.在 Xcode 项目中导入 Core ML 和 Natural Language 框架，然后使用 NLModel 类来加载机器学习模型，使用
NLTagger 类或其他类来创建自然语言处理的请求，使用 NLTagScheme 类或其他类来指定请求的类型，使用
enumerateTags(in:unit:scheme:options:using:) 方法或其他方法来执行请求，并使用 NLTag
类或其他类来获取请求的结果。
4.根据请求的结果，实现相应的自然语言理解和生成的逻辑，例如显示文本的类别、高亮文本的实体、评估文本的情感、生成文本的摘要等。
使用 Create ML 工具来创建和训练自定义的机器学习模型
Create ML 是一个基于 Swift 的机器学习工具，它可以让开发者在 Mac
上使用简单的代码或交互式的界面来创建和训练自定义的机器学习模型，无需安装复杂的环境或使用大量的数据。
使用 Create ML 工具的步骤如下：
1.在 Mac 上打开 Xcode，然后选择 File > New > Playground，创建一个新的 Playground
文件，选择 macOS 平台，选择 Blank 模板。
2.在 Playground 文件中导入 Create ML 框架，然后使用 MLImageClassifier
类或其他类来创建一个图像分类器或其他类型的机器学习模型，使用 MLImageClassifier.DataSource 类或其他类来指定模型的数据源，使用
train(on:) 方法或其他方法来训练模型，并使用 evaluation(on:) 方法或其他方法来评估模型的性能。
3.在 Playground 文件中使用 model.write(toFile:) 方法或其他方法来保存模型文件，然后将模型文件添加到 Xcode
项目中，或者使用 coremltools 库或其他工具来转换模型文件为其他格式。
4.在 Xcode 项目中使用 Core ML 和 Vision 框架或其他框架来加载和使用自定义的机器学习模型，实现相应的功能。
使用 SiriKit 和 Shortcuts 框架来实现语音交互和智能化的快捷操作
SiriKit 是一个让开发者可以将自己的 app 集成到 Siri 中的框架，它可以让用户通过语音来控制 app
的功能，例如发送消息、预订餐厅、打车等。Shortcuts 是一个让开发者可以将自己的 app 的功能作为快捷操作添加到 Siri
中的框架，它可以让用户通过语音或其他方式来触发一系列的自动化的操作，例如播放音乐、查看天气、设置闹钟等。
使用 SiriKit 和 Shortcuts 框架的步骤如下：
1.在 Xcode 项目中导入 Intents 和 Intents UI 框架，然后选择 File > New >
Target，创建一个新的 Intents Extension 和一个新的 Intents UI Extension，分别用于处理 Siri 的请求和显示
Siri 的界面。
2.在 Intents Extension 中，使用 INIntent 类或其子类来定义 app 支持的 Siri 的请求的类型，使用
INIntentHandler 类或其子类来实现 app 处理 Siri 的请求的逻辑，使用 INIntentResponse 类或其子类来返回 app 处理
Siri 的请求的结果。
3.在 Intents UI Extension 中，使用 INUIHostedViewControlling 协议或其子类来定义 app 显示
Siri 的界面的控制器，使用 configure(with:context:completion:) 方法或其他方法来配置 app 显示 Siri
的界面的内容和样式。
4.在 Xcode 项目中，使用 NSUserActivity 类或其他类来标记 app 的功能为快捷操作，使用
isEligibleForSearch 和 isEligibleForPrediction 属性来指定快捷操作是否可以被 Siri 搜索和推荐，使用
suggestedInvocationPhrase 属性来指定快捷操作的建议的语音触发词。
