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このコード・パターンで、Watson Visual Recognition を利用するアプリの作成に今すぐ取り掛かるために必要な基礎を学んでください。あるいはコードをコピーして、既存のアプリケーションに貼り付けることもできます。

Swift を使用して、Weather Company Data サービスを利用する iOS アプリを作成する

このコード・パターンで提示するテキスト・ボックスにテキストを入力すれば、感情、文体、対人関係に基づいて、そのテキストを分析できます。各カテゴリーに示されるラベルから、テキストから検出された特徴とその精度 (パーセンテージ) がわかります。

ハイブリッド・モバイル・アプリ内にセキュアなオフライン同期化を実装する方法を説明します。この実装で利用するのは、IBM Mobile Foundation の JSONStore、Ionic フレームワーク、IBM Cloudant、IBM Cloud Object Store です。

Apple MapKit フレームワークを使用して動的屋内地図を作成し、Cloud Foundry アプリを使用して MongoDB から動的データを取得する

このコード・パターンで作成する Android アプリは、ユーザーの歩数を記録し、歩数に応じて、記念品と交換できる「Kubecoin」をユーザーに与えます。

大量の非構造化データ・ソースから洞察を得るのは次第に簡単になってきています。それは、機械学習テクノロジーのおかげです。

このわずか数年の間で、ホーム・オートメーションはサイエンス・フィクションではなく、現実のものになりました。いかに簡単にホーム・オートメーション・ハブを構築できるかを確かめてください。

Swift で作成された Kitura ベースのサーバー・アプリケーションをモバイル iOS アプリケーション内で使用する方法を説明します。

Swift、Watson サービス、Kitura を使用して近くのおすすめレストランを提示する Cognitive Concierge というモバイル・アプリを構築するにはどのようにするのかを紹介します。

このコード・パターンでは、ARKit に Watson Visual Recognition と Cloudant データベースを結合して、完全な拡張現実体験を実現します。

Watson Visual Recognition を使用して Core ML モデルを作成し、そのモデルを iOS アプリケーションにデプロイする方法を説明します。

IBM Mobile Foundation を介して Cloudant および IBM Cloud Object Storage に接続する、エンタープライズ対応のセキュアな Ionic/Cordova アプリを開発します。

このパターンで作成するモバイル・アプリケーションは、車両損傷の写真を撮って保険会社に送信し、問題 (タイヤのパンク、窓の損傷、車体のへこみなど) を特定して分類します。

TensorFlow と Watson Language Translator を利用して、デバイス上で書かれた韓国語の単語を認識して翻訳できる Android アプリを作成する方法を説明します。

Watson Assistant を利用して、投資に関する照会と有価証券の分析に対応できる、複数のインターフェースを備えた財務チャットボットを作成します。