iOS培訓

您使用最新的iOS SDK和工具制作第一個iPhone / iPad應用程序所需的所有技能和知識。

這個為期5天的課程適合那些想要學習如何為運行iOS 8的iPhone和iPad開發應用程序的開發人員。本課程將介紹如何使用Apple的新Swift編程語言從頭開始使用Xcode6 IDE開發應用程序。在課程期間，將使用Swift從頭開發一個功能齊全的俄羅斯方塊風格的塊遊戲。該課程以在Swift從頭開發新應用程序結束。該課程假設一些編程經驗。

本課程只能在基於Intel的Apple硬件（如MacBook或Mac Mini）上運行。代表需要在Apple註冊並擁有下載軟件所需的Apple ID。希望在iPhone或iPad上運行課程期間開發的應用程序的代表需要註冊為Apple的iOS開發人員，並已註冊其設備進行開發。蘋果每年收取99美元註冊成為iOS開發者。

This 5 day course is for developers who want to learn how to develop applications for iPhone and iPad running iOS 11. Xcode 9, Swift 4 and iOS 11 introduced significant changes in the way applications are written.

The course is hands on and shows how to develop applications from scratch using the Swift programming language and the Xcode 9 IDE.

During the course a fully functional application will be developed from scratch using Swift.

This course can only be run on Intel based Apple hardware such as a MacBook or a Mac Mini. Delegates need to have registered with Apple and have an Apple ID which is required to download software. Delegates wishing to run the applications developed during the course on an iPhone or iPad using a USB cable will need to register their device with Xcode.

誰該參加？

這個為期5天的課程適合想要學習如何為運行iOS 10的iPhone和iPad開發應用程序的開發人員.Xcode8， Swift 3和iOS 10引入了應用程序編寫方式的重大變化。

本課程將介紹如何使用Swift編程語言和Xcode 8 IDE從頭開始開發應用程序。

在課程期間，將使用Swift從頭開發一個功能齊全的應用程序。

本課程只能在基於Intel的Apple硬件（如MacBook或Mac Mini）上運行。代表需要在Apple註冊並擁有下載軟件所需的Apple ID。希望使用USB線纜在iPhone或iPad上運行課程期間開發的應用程序的代表需要使用Xcode註冊他們的設備。

反應性擴展 (或 Rx) 一個多平臺的庫套件, 旨在使用可觀察序列和 linq 風格的查詢運算子開發非同步和基於事件的應用程式。RxSwift 是一個功能庫, 旨在緩解與 iOS 應用的 Swift 非同步和併發編碼相關的困難.

這 教師指導, 現場 培訓 向 參與者介紹 RxSwift 提供的反應技術, 這些技術用於管理非同步資料流程的傳輸和組合、處理簡單的可觀察序列和 回應、靈活和行業可擴展的 iOS 應用程式的架構和開發

。

通過 這次 培訓的 , 能夠 :

- 瞭解 Swift 3 中被動程式設計背後的基本概念。
- 將陣列和事件等各種項轉換為可觀察的序列.
- 將各種篩選器應用於可觀察序列, 轉換和組合可觀察序列.
- 根據 Rx 代碼編寫單元測試.
- 有效利用使用者介面元素中的盲目性資料。
課程

格式

- 部分 講座, 部分 討論, 練習 大量 實踐 實踐

在這個有指導性的現場培訓中，參與者將學習如何在iOS移動應用的創建和部署階段使用iOS機器學習（ML）技術堆棧。 在培訓結束後，參與者將能夠： 創建一個能夠進行圖像處理，文本分析和語音識別的移動應用程序訪問預訓練的ML模型以集成到iOS應用程序中創建一個自定義ML模型將Siri語音支持添加到iOS應用程序理解和使用諸如coreML，Vision，CoreGraphics和GamePlayKit等框架使用Python，Keras，Caffee，Tensorflow，scikit learn，libsvm，Anaconda和Spyder等語言和工具 聽衆 開發商 課程的格式 部分講座，部分討論，練習和沈重的練習

這爲期5天的課程面向希望學習如何爲運行iOS 11的iPhone和iPad開發應用程序的開發人員Xcode 9，Swift 4和iOS 11引入了應用程序編寫方式的重大變化。 本課程介紹如何使用Swift編程語言和Xcode 9 IDE從頭開始開發應用程序。 在此過程中，將使用Swift從頭開始開發功能完整的應用程序。 此課程只能在MacBook Pro或Mac Mini等Apple硬件上運行。 代表需要在蘋果公司注冊並擁有下載軟件Xcode所需的Apple ID。 希望使用USB電纜在iPhone或iPad上運行課程中開發的應用程序的代表需要使用Xcode注冊他們的設備。 委托人必須能夠在此之後了解Swift的所有基礎知識，並且應該能夠在iOS中創建任何類型的應用程序，並在iOS上挖掘更複雜的應用程序

Kotlin是一種基於Java的現代，功能和麵向對象的編程語言。

在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習Kotlin編程，因為他們使用Kotlin逐步創建Android和iOS應用程序。

在培訓結束時，參與者將能夠：

- 了解Kotlin編程的基礎知識
- Kotlin自己的Kotlin應用程序
- 使用Kotlin構建，測試，部署和解決Android和iOS應用程序問題

聽眾

- 開發商

課程形式

- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習

注意

- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。

This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at iOS developers who wish to master iOS enterprise architecture, design patterns, and reactive programming with Swfit.

By the end of this training, participants will be able to:

- Create more powerful, self-directed, and simple code.
- Simplify API management with Alamofire.
- Implement reactive programming in iOS with RxSwift.
- Understand different iOS architecture patterns and designs.

This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at iOS developers who wish to use SceneKit to develop 3D interfaces, effects, and animations to enhance user immersion.

By the end of this training, participants will be able to:

- Develop 3D applications using SceneKit and Swift.
- Add animations, particle effects, and physics simulations.
- Create a 3D application from scratch without having to use an external development software, such as Unity.

This instructor-led, live training in (online or onsite) is aimed at developers who wish to use TensorFlow Lite to develop iOS mobile applications with deep learning capabilities.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure TensorFlow Lite.
- Understand the principles behind TensorFlow and machine learning on mobile devices.
- Load TensorFlow Models onto an iOS device.
- Run an iOS application capable of detecting and classifying an object captured through the device's camera.