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移動端AI與ML應用開發(基於iOS和Android)

  • 作者：(美)勞倫斯·莫羅尼|責編:王春華|譯者:宋能輝//李嫻
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111713081
  • 出版日期：2023/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：272
人民幣：RMB 119 元      售價：元
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內容大鋼
    沒有設備可以運行的話，人工智慧將一無是處。既然移動設備已成為大多數人的主要計算設備，那麼移動開發人員將AI添加到他們的工具箱中便至關重要。本書是你在iOS和Android等流行移動平台上創建和運行機器學習模型的實用指南。
    作者首先介紹了機器學習技術和工具，然後引導你使用ML Kit、TensorFlow Lite和Core ML等工具編寫由常見ML模型(如電腦視覺和文本識別)驅動的Android和iOS應用程序。如果你是一名移動端應用開發者，本書將幫助你利用當今的ML技術。通過閱讀本書，你將：
    探索在移動設備上實施ML和AI的選項。
    為iOS和Android創建ML模型。
    為iOS和Android編寫ML Kit和TensorFlowLite應用程序，為iOS編寫Core ML/create ML應用程序。
    為你的用例選擇合適的技術和工具，例如，基於雲的推理與移動端推理、高級API與低級API。
    了解移動端機器學習的隱私和倫理實踐。
作者介紹
(美)勞倫斯·莫羅尼|責編:王春華|譯者:宋能輝//李嫻
    勞倫斯·莫羅尼（Laurence Moroney），在谷歌領導AI Advocacy，教授軟體開發人員使用機器學習構建AI系統。他是TensorFlow YouTube頻道youtube.com/tensorflow的常客，是公認的全球主題演講者，著作數不勝數。
目錄
前言
第1章  人工智慧和機器學習簡介
  1.1  什麼是人工智慧
  1.2  什麼是機器學習
    1.2.1  從傳統編程轉向機器學習
    1.2.2  機器如何學習
    1.2.3  機器學習與傳統編程的比較
  1.3  在移動設備上構建和使用模型
  1.4  總結
第2章  電腦視覺簡介
  2.1  為視覺使用神經元
    2.1.1  你的第一個分類器：識別衣物
    2.1.2  數據：Fashion MNIST
    2.1.3  解析Fashion MNIST的模型架構
    2.1.4  編寫Fashion MNIST 模型
  2.2  電腦視覺的遷移學習
  2.3  總結
第3章  ML Kit簡介
  3.1  在Android上構建人臉檢測應用程序
    3.1.1  第1步：使用Android Studio創建應用程序
    3.1.2  第2步：添加和配置ML Kit
    3.1.3  第3步：定義用戶界面
    3.1.4  第4步：將圖像添加為資產
    3.1.5  第5步：使用默認圖片載入UI
    3.1.6  第6步：調用人臉檢測器
    3.1.7  第7步：添加邊界矩形
  3.2  為iOS構建人臉檢測器應用程序
    3.2.1  第1步：在Xcode中創建項目
    3.2.2  第2步：使用 CocoaPods 和podfile
    3.2.3  第3步：創建用戶界面
    3.2.4  第 4步：添加應用程序邏輯
  3.3  總結
第4章  Android上使用ML Kit的電腦視覺應用程序
  4.1  圖像標記和分類
    4.1.1  第1步：創建應用程序並配置ML Kit
    4.1.2  第2步：創建用戶界面
    4.1.3  第3步：將圖像添加為資產
    4.1.4  第4步：將圖像載入到ImageView
    4.1.5  第5步：編寫按鈕處理程序代碼
    4.1.6  下一步
  4.2  物體檢測
    4.2.1  第1步：創建應用程序並導入ML Kit
    4.2.2  第2步：創建活動布局XML
    4.2.3  第3步：將圖像載入到ImageView
    4.2.4  第4步：設置物體檢測器選項
    4.2.5  第5步：處理按鈕交互
    4.2.6  第6步：繪製邊界框
    4.2.7  第7步：標記物體
  4.3  檢測和跟蹤視頻中的物體
    4.3.1  探索布局

    4.3.2  GraphicOverlay類
  ……
第5章  Android上使用ML Kit的文本處理應用程序
第6章  iOS上使用ML Kit的電腦視覺應用程序
第7章  iOS上使用ML Kit的文本處理應用程序
第8章  更深入：了解TensorFlow Lite
第9章  創建自定義模型
第10章  在Android中使用自定義模型
第11章  在iOS中使用自定義模型
第12章  使用Firebase產品化應用程序
第13章  為簡單的iOS應用程序創建ML和Core ML
第14章  從移動應用程序訪問基於雲的模型
第15章  移動應用程序的道德、公平和隱私

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