inflearn logo

[Lv.5] SwiftUI với AI - Tạo ứng dụng AI bằng Apple Intelligence

Dành cho những bạn đã hoàn thành trình độ SwiftUI trung cấp, giờ là lúc để tích hợp AI vào ứng dụng của mình. Với Apple Intelligence và framework FoundationModels, bạn sẽ hoàn thiện các ứng dụng AI on-device hoạt động ngay trên thiết bị mà không cần kết nối internet.

2 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Trung cấp trở lên

Thời gian Không giới hạn

iOS
iOS
Swift
Swift
SwiftUI
SwiftUI
AI
AI
iOS
iOS
Swift
Swift
SwiftUI
SwiftUI
AI
AI

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Khả năng triển khai AI on-device vào ứng dụng SwiftUI

  • Khả năng triển khai thực tế Streaming, Guided Generation và Tool Calling

  • Hoàn thành ứng dụng nhật ký cảm xúc AI MoodMate

  • Khả năng thiết kế kiến trúc ứng dụng AI bao gồm Session, Context Window và xử lý lỗi

⚠️ Đọc kỹ trước khi học - Yêu cầu về thiết bị và môi trường thực hành

⚠️ Khóa học này sử dụng framework Apple FoundationModels.

Công nghệ này hiện đang ở giai đoạn beta, vì vậy API và cách thức hoạt động có thể thay đổi tùy theo các bản cập nhật của Apple.

Nội dung bài giảng sẽ được cập nhật liên tục khi có sự thay đổi.

⚠️ Thiết bị hỗ trợ (Bắt buộc kiểm tra)

  • iPhone: iPhone 15 Pro trở lên + iOS 18.0 trở lên (Cần thiết bị thực tế để xem Preview)

  • Mac: Apple Silicon (M1 trở lên) + MacOS 15.0 Sequoia trở lên

  • iPad: Chip M1 trở lên và iPadOS 18.0 trở lên

  • Không thể sử dụng trình mô phỏng - FoundationModels chỉ hoạt động trên thiết bị thực hoặc bản build My Mac

⚠️ Môi trường phát triển

  • Xcode: 26.0 trở lên

  • Hệ điều hành: macOS 15.0 Sequoia trở lên

  • Bắt buộc kích hoạt Apple Intelligence (Cài đặt hệ thống -> Apple Intelligence & Siri -> Bật)

Khóa học này được thực hiện dựa trên iPhone 17. Nếu bạn không có thiết bị iPhone, bạn có thể thực hiện tất cả các bài thực hành bằng bản build My Mac. (Tuy nhiên, cần thiết lập Frame riêng biệt)


Để thêm tính năng AI vào ứng dụng SwiftUI, liệu có nhất thiết phải cần đến máy chủ và mã khóa API không?

Câu trả lời nằm ở Apple FoundationModels .

Trong thời đại mà tính năng AI đã trở thành năng lực cạnh tranh cốt lõi của ứng dụng, nhưng chi phí API bên ngoài, lo ngại rò rỉ thông tin cá nhân và sự phụ thuộc vào kết nối internet vẫn luôn là nỗi trăn trở của các nhà phát triển. Giải pháp giải quyết tất cả những vấn đề này cùng một lúc chính là FoundationModels, framework AI on-device của Apple Intelligence .Apple Intelligence.

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách sử dụng FoundationModels cùng với SwiftUI để triển khai các tính năng AI hoạt động trực tiếp trên thiết bị, và cách áp dụng chúng thông qua một dự án thực tế (MoodMate - Nhật ký cảm xúc AI).
Bạn sẽ được thực hành toàn bộ quy trình từ xử lý phản hồi dạng streaming, đầu ra có cấu trúc @Generable, Tool Calling, cho đến quản lý Session Context Window, giúp nâng cao năng lực phát triển ứng dụng AI lên một tầm cao mới. management.

💬 "Nếu có thể tạo ứng dụng bằng ChatGPT, Gemini, Claude, thì tại sao nhất thiết phải học về FoundationModels?"

Tôi cũng tích cực sử dụng API của Claude và ChatGPT trong công việc thực tế. Thực tế là năng suất cũng tăng lên đáng kể.

Tuy nhiên, có một thực tế mà bạn sẽ phải đối mặt khi phát hành ứng dụng. Chi phí API sẽ tăng tỉ lệ thuận với số lượng người dùng. Việc nội dung nhật ký, ghi chú, hay cuộc hội thoại của người dùng được gửi đến máy chủ bên ngoài là điều bắt buộc phải nêu rõ trong quá trình kiểm duyệt App Store và chính sách bảo mật quyền riêng tư. Và nếu không có mạng, các tính năng AI cũng sẽ ngừng hoạt động hoàn toàn.

FoundationModels giải quyết cả ba vấn đề này cùng một lúc.

Kết luận là như thế này

  1. AI đám mây và AI trên thiết bị không phải là quan hệ cạnh tranh mà là những công cụ có mục đích sử dụng khác nhau.

  2. Nếu là một ứng dụng iOS xử lý dữ liệu cá nhân, FoundationModels là lựa chọn giúp nắm bắt đồng thời cả chi phí, bảo mật và ngoại tuyến.

💬 "AI trên thiết bị (On-device AI) không phải có hiệu năng kém hơn AI đám mây (Cloud AI) sao?"

Thành thật mà nói thì đúng là như vậy. Đối với những tác vụ đòi hỏi suy luận phức tạp hoặc kiến thức sâu rộng, các mô hình đám mây lớn như GPT-4, Claude hay Gemini vẫn vượt trội hơn.

Tuy nhiên, việc trau chuốt nhật ký, phân tích cảm xúc, tóm tắt sách, hay hỏi đáp đơn giản — những tính năng AI thực sự cần thiết trong các ứng dụng hàng ngày đều có thể được thực hiện đầy đủ bằng các mô hình on-device. Thậm chí, tốc độ phản hồi trong nhiều trường hợp còn nhanh hơn cả điện toán đám mây.

Apple Intelligence vẫn đang trong giai đoạn beta và thực tế là hiệu suất vẫn còn tụt hậu so với các mô hình lớn khác. Tuy nhiên, điều quan trọng chính là định hướng.

Hiệu suất AP của điện thoại thông minh đang được cải thiện nhanh chóng qua từng năm. Chiếc iPhone trong tay bạn hiện nay sẽ có thể chạy các mô hình AI mạnh mẽ hơn nhiều sau 2 đến 3 năm nữa. Thị trường AI trên thiết bị (On-device AI) dự kiến sẽ tăng trưởng từ khoảng 33,2 tỷ USD vào năm 2026 lên 156,6 tỷ USD vào năm 2033.

On-Device AI 2026: Tại sao AI đang chuyển sang điện thoại của bạn

Apple's Privacy-First AI Strategy: On-Device LLMs by 2026

Do vấn đề bảo mật và quyền riêng tư, xu hướng chuyển dịch từ các dịch vụ tập trung vào Cloud AI sang On-Device AI đã bắt đầu. Thời đại mà chiếc điện thoại thông minh bạn mang theo bên mình sẽ sớm trở thành một mô hình AI mạnh mẽ đang đến gần.

Kết luận là như thế này

  1. Việc học FoundationModels ngay bây giờ chính là sự chuẩn bị sớm nhất cho kỷ nguyên AI trên thiết bị (On-device AI).

  2. Apple Intelligence vẫn đang ở bản thử nghiệm, nhưng cùng với sự cải thiện hiệu suất của chip AP, xu hướng chủ đạo đã và đang hướng về On-device.

Đặc điểm của bài giảng này 🚀


Kết nối trực tiếp On-device AI vào SwiftUI: Không cần máy chủ, không cần API key, cũng không cần internet. Bạn sẽ được học toàn bộ quy trình triển khai các tính năng AI hoạt động ngay trên thiết bị vào ứng dụng SwiftUI bằng Apple FoundationModels.

Có thể áp dụng ngay vào thực tế: Xử lý phản hồi phát trực tuyến (streaming), đầu ra cấu trúc @Generable, Tool Calling, cho đến quản lý Session Context Window, khóa học bao gồm tất cả các tính năng AI thiết yếu trong các dự án thực tế.

Khái niệm -> Mã nguồn -> Kiểm chứng: Mọi mã nguồn đều được trực tiếp viết và kiểm tra, sau đó kiểm chứng khả năng hoạt động thực tế thông qua ứng dụng hoàn chỉnh (MoodaMate).

Khóa học dành cho trình độ SwiftUI trung cấp trở lên: Nếu bạn là nhà phát triển iOS đã từng làm việc với SwiftUI cơ bản và Async/Await, bạn có thể thử sức ngay! Hãy nâng cấp năng lực phát triển ứng dụng AI của mình lên một tầm cao mới.

Khuyên dùng cho những người sau đây 🙋‍♂

Nhà phát triển iOS muốn đưa tính năng AI vào ứng dụng của mình

Nhà phát triển trung cấp muốn hiểu cốt lõi của FoundationModels và trực tiếp triển khai các tính năng AI on-device vào ứng dụng SwiftUI.

Những người muốn học thông qua dự án thực tế
Những người muốn hoàn thiện một ứng dụng thực tế (MoodMate) trong khi học các công nghệ AI cốt lõi như phản hồi phát trực tuyến (streaming), đầu ra có cấu trúc và Tool Calling.

Những người quan tâm đến công nghệ mới nhất của Apple
Những người muốn trực tiếp trải nghiệm Apple Intelligence và FoundationModels, đồng thời muốn theo kịp các xu hướng AI mới nhất trong phát triển iOS.

Bạn sẽ học được những nội dung sau. 📚

Xây dựng nền tảng vững chắc với FoundationModels

• Hiểu rõ cấu trúc và nguyên lý hoạt động của Apple Intelligence và framework FoundationModels.

• Từ việc triển khai cuộc hội thoại AI đầu tiên đến phân tích đối tượng Response, xử lý lỗi và kiểm tra tính khả dụng - bạn sẽ học từng bước toàn bộ quá trình gọi AI trên thiết bị thực tế.


Kỹ thuật Prompt (Prompt Engineering)

• Cùng một câu hỏi nhưng chất lượng câu trả lời của AI sẽ khác nhau tùy thuộc vào cách bạn viết. Bạn sẽ được học các nguyên tắc viết prompt hiệu quả thông qua việc so sánh trực tiếp bằng mã nguồn.

• Bao gồm sự khác biệt giữa phương thức String và đối tượng Prompt, cấu hình prompt động, và xử lý vi phạm Guardrail

Phiên làm việc & Hướng dẫn

• Hiểu cách thức hoạt động của Session để duy trì ngữ cảnh đối thoại với AI.

• Học cách định nghĩa vai trò và giọng điệu của AI thông qua Instructions, cũng như tìm hiểu về giới hạn của Context Window và chiến lược quản lý.

Tùy chọn tạo (Generation Options)

• Trực tiếp thử nghiệm ảnh hưởng của Temperature và Sampling Mode (Greedy, Top-K, Nucleus) đối với kết quả đầu ra của AI.

• Kiểm soát độ dài phản hồi bằng cách thiết lập giới hạn mã thông báo (token) và tìm hiểu sự kết hợp các tùy chọn tối ưu phù hợp với từng tình huống.

Guided Generation

•Hiểu khái niệm và ưu điểm của macro @Generable, giúp AI trực tiếp tạo ra các cấu trúc Swift đã định sẵn thay vì văn bản tự do.

• Từ ràng buộc @Guide, tạo Enum, cấu trúc lồng nhau, kết hợp Streaming + Generable, cho đến streaming mảng - thực hành tất cả các mẫu đầu ra có cấu trúc.

Công cụ

•Hiểu khái niệm và nguyên lý hoạt động của Tool Calling, nơi AI trực tiếp gọi các chức năng bên ngoài.

• Triển khai từng bước từ thực thi giao thức Tool, phản hồi Tool có cấu trúc, xử lý lỗi Tool, kết hợp nhiều Tool cho đến các Tool liên kết với API bên ngoài.

Bản ghi cuộc hội thoại (Transcript)

•Học cách đọc Transcript, tức là lịch sử trò chuyện với AI, và cách ứng dụng nó vào việc gỡ lỗi (debugging).

• Bao gồm cả các mẫu khôi phục hội thoại khi vượt quá Context Window và Conversation Persistence để lưu trữ nội dung hội thoại vĩnh viễn.

Dự án thực tế - MoodMate (Ứng dụng nhật ký cảm xúc AI)

•Hoàn thiện từ đầu đến cuối một ứng dụng AI hoạt động thực tế bằng sự kết hợp giữa SwiftData + FoundationModels.

• Truyền phát văn bản (text streaming) nơi AI tinh chỉnh nội dung nhật ký gốc, phân tích cấu trúc cảm xúc, mức độ, từ khóa và lời khuyên bằng @Generable, cho đến lưu trữ Session và quản lý phiên làm việc - tích hợp và triển khai tất cả các tính năng đã học trước đó vào trong một ứng dụng duy nhất.

Dự án thực tế - TodayBooks với AI - Dự kiến cập nhật vào cuối tháng 6 (Đang ghi hình)

• Hoàn thiện ứng dụng thực tế phức tạp kết hợp giữa API bên ngoài và AI trên thiết bị (On-device AI) bằng cách liên kết API tìm kiếm sách của Kakao với FoundationModels.

• AI tóm tắt giới thiệu sách bằng streaming trong 3 dòng, đề xuất cuốn sách tiếp theo dựa trên thói quen đọc sách với @Generable, cho đến đối thoại Q&A đa lượt với sách - áp dụng thực tế tất cả các tính năng của FoundationModels vào một ứng dụng duy nhất.

Cung cấp tài liệu lý thuyết PDF và tệp thực hành

• Cung cấp tất cả tài liệu PDF và tệp dự án Xcode cần thiết cho bài giảng.

• Bạn có thể thực hành và áp dụng ngay nội dung bài giảng thông qua các ví dụ mã nguồn theo từng bước.


Thông qua tất cả các quá trình này, bạn sẽ có khả năng tích hợp AI on-device vào SwiftUI và có thể tự mình triển khai các tính năng AI hoạt động trong ứng dụng thực tế! 🚀

Khóa học tiên quyết

Nếu bạn đã nắm rõ các khái niệm cơ bản về SwiftUI và Swift, bạn có thể bắt đầu khóa học này ngay lập tức.

Tuy nhiên, nếu bạn còn lạ lẫm với kiến thức cơ bản về SwiftUI, SwiftData và Async/Await, tôi khuyên bạn nên tham gia các khóa học dưới đây trước.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Nhà phát triển iOS đã học SwiftUI nhưng vẫn còn đang lúng túng không biết làm thế nào để tích hợp các tính năng AI.

  • Nhà phát triển ứng dụng đang trì hoãn việc áp dụng AI vì lo ngại về chi phí và quyền riêng tư khi sử dụng ChatGPT API

  • Nhà phát triển muốn tạo ứng dụng AI nhưng chưa bắt đầu vì không biết liệu có thể thực hiện được mà không cần máy chủ hay backend hay không.

  • Học viên đã hoàn thành series SwiftUI (Lv.1~4) và muốn tiến lên bước tiếp theo

  • Nhà phát triển SwiftUI đang lo lắng vì sợ tụt hậu so với xu hướng AI nhưng không biết nên bắt đầu học từ đâu.

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Bạn cần nắm vững cú pháp cơ bản của SwiftUI và cách cấu trúc View. (Khuyến khích đã học qua SwiftUI Basic Lv.1)

  • Bạn cần phải hiểu các cú pháp cơ bản của Swift như Optional, Closure và Protocol.

  • Sẽ rất tốt nếu bạn nắm vững các khái niệm cơ bản về lập trình bất đồng bộ Async/Await. (Khuyến nghị nên học khóa SwiftUI Networking Lv.3)

  • Cần có máy Mac Apple Silicon (M1 trở lên) hoặc thiết bị iPhone 15 Pro trở lên. (Bắt buộc để chạy FoundationModels trên thiết bị)

Xin chào
Đây là jacobko

880

Học viên

49

Đánh giá

49

Trả lời

5.0

Xếp hạng

5

Các khóa học

Luôn có giảm giá dành cho sinh viên

Dành cho những bạn sinh viên cảm thấy học phí là một gánh nặng, nếu bạn sử dụng tài khoản email của trường mình, ví dụ: @***.ac.kr , @***.edu

Nếu bạn gửi email, tôi sẽ gửi mã giảm giá (50%) cho tất cả các bài giảng.

👉jacobko@kakao.com


Xin chào, tôi là Jacob, nhà phát triển iOS.

Hiện tại, tôi đang vừa phát triển ứng dụng iOS vừa tham gia giảng dạy tại nước ngoài.

  • Tham gia thực tế với vai trò nhà phát triển iOS tại các startup ở Úc và New Zealand, có kinh nghiệm phát hành ứng dụng trên App Store

  • Thực hiện nhiều dự án di chuyển (migration) chuyển đổi các ứng dụng legacy dựa trên UIKit sang SwiftUI

  • Thiết kế chương trình giảng dạy tập trung vào thực hành dựa trên kinh nghiệm hợp tác với các đội ngũ nước ngoài

Dựa trên những kinh nghiệm thực tế tích lũy được khi làm việc trực tiếp tại môi trường phát triển nước ngoài thay vì trong nước, tôi đang tạo ra khóa học SwiftUI không chỉ dừng lại ở lý thuyết mà có thể áp dụng ngay vào các dự án thực tế.

Nếu bạn kiên trì theo sát lộ trình học tập được thiết kế theo chuỗi từ Lv.1 đến Lv.4, tôi sẽ chịu trách nhiệm giúp bạn nắm vững các kiến thức cốt lõi của phát triển iOS một cách hệ thống nhất.

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

65 bài giảng ∙ (21giờ 2phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

Khóa học khác của jacobko

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Ưu đãi có thời hạn

157.300 ₫

35%

5.076.140 ₫