苹果的人工智能培训课程将涵盖以下内容：

AI技术和框架的基础知识：

学生将学习人工智能的基本技术和框架，这包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。

在苹果设备上构建、训练和部署机器学习模型的技能：

课程将教授学生如何在苹果设备上构建、训练和部署机器学习模型，包括使用Xcode等开发工具。

Core ML及其在苹果设备上的应用：

学生将深入了解Core ML的核心功能及其如何在苹果设备上实现高性能表现。

从零开始实践AI模型的创建与训练：

课程将提供引导式课程和基于项目的作业，帮助学生从零开始构建和培训AI模型。

数学基础：

包括概率论、数理统计、线性代数、离散数学等数学知识，这些是人工智能算法和模型设计的基础。

编程与算法：

学习编程语言（如Python、Java、C++）和算法设计，理解并掌握常见的数据结构和算法。

机器学习：

学习机器学习算法，包括监督学习、无监督学习、半监督学习等，了解模型的训练、测试和评估方法。

深度学习：

理解深度学习原理，包括神经网络结构、反向传播算法等，学会使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）进行模型构建和训练。

自然语言处理（NLP）：

研究如何使计算机能够理解、处理和生成人类语言，包括文本分析、情感分析、语音识别等方面的技术。

计算机视觉：

学习如何使计算机能够“看”，包括图像处理、目标检测、图像分类等领域的知识。

数据科学：

学习数据采集、清洗、分析和可视化等技术，数据是训练模型和提高人工智能系统性能的基础。

强化学习：

研究智能体如何在环境中采取行动以最大化累积奖励，是实现人工智能系统自主学习的重要领域。

这些课程旨在为学生提供全面的AI知识和技能，使他们能够在苹果平台上开发和应用智能应用程序。建议学生具备一定的编程基础，以便更好地掌握这些技能。