WEB智能化：AI应用与开发指南 张静媛，岳双燕，樊中恺著 9787121460609 电子工业出版社
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作者张静媛，岳双燕，樊中恺著
出版社电子工业出版社
ISBN9787121460609
出版时间2023-08
装帧平装
开本其他
定价100元
货号13340796
上书时间2024-06-02
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作者简介
"张静媛 毕业于西安电子科技大学。在百度参与了语音搜索、百度畅听、百度体育等产品的前端研发工作。目前主要参与 Paddle.js 移动 AI 开发和探索工作，以及搜索团队前端横向技术方向的工作，致力于提升搜索前端技术的基础设施建设。 岳双燕 毕业于山东大学。在百度参与了多模视觉搜索、百度搜索TOP1、泛娱乐、垂类等产品的前端研发工作，以及搜索团队前端性能及稳定性等技术方向的工作。目前主要参与 Paddle.js 移动 AI 开发和探索。 樊中恺 毕业于北京科技大学，前端架构师，Paddle.js负责人。2008年开始接触前端开发，并于2012年进入移动端开发领域。曾先后负责百度浏览器、百度文库、百度阅读、手百App的前端技术架构工作。目前工作的主要方向为AI-Native应用的研发。在端智能、工程化、前端架构等领域拥有丰富的经验。"
目录
第1部分 前端与AI 第1章 Web AI 2 1.1 Web AI的特点 3 1.2 Web AI的发展历程 5 1.3 总结 8 第2章 神经网络和前端推理引擎 9 2.1 感知机 10 2.2 从感知机到神经网络 12 2.3 前端推理引擎 15 2.4 总结 18 第3章 Paddle.js 初探 19 3.1 AI全链路 19 3.1.1 AI全链路基本介绍 20 3.1.2 前端推理引擎Paddle.js 21 3.2 模型和神经网络拓扑结构 24 3.2.1 模型结构文件与参数文件 25 3.2.2 神经网络拓扑结构 26 3.3 推理过程与运行环境 31 3.3.1 推理过程 31 3.3.2 运行环境 33 3.4 使用Paddle.js 33 3.5 总结 44 第4章 CV项目实战 46 4.1 paddlejs-models模型库 46 4.1.1 backend选择 47 4.1.2 引入模型 library 48 4.2 经典CV模型实战 50 4.2.1 图像分类 51 4.2.2 图像分割 56 4.2.3 目标检测 66 4.3 小程序CV项目 73 4.3.1 微信小程序插件paddlejsPlugin 73 4.3.2 百度智能小程序动态库paddlejs 76 4.4 总结 78 第2部分 引入新模型 第5章 模型准备 82 5.1 模型转换 82 5.1.1 转换工具使用 83 5.1.2 转换过程 87 5.2 模型算子 90 5.2.1 算子基本信息 90 5.2.2 算子计算规则 92 5.3 算子开发与测试 93 5.3.1 算子开发 93 5.3.2 算子测试 96 5.4 总结 99 第6章 模型前后处理 100 6.1 模型前处理 100 6.1.1 媒体资源获取 101 6.1.2 输入数据处理 107 6.2 模型后处理 114 6.2.1 目标分类 114 6.2.2 目标框选 115 6.2.3 目标分割 116 6.3 总结 117 第7章 图像处理 118 7.1 简单滤镜 118 7.1.1 灰度 119 7.1.2 色相旋转 121 7.2 美颜效果 125 7.2.1 美白滤镜 125 7.2.2 磨皮滤镜 129 7.2.3 瘦脸滤镜 134 7.2.4 大眼滤镜 139 7.3 总结 142 第3部分 Web AI进阶 第8章 计算方案 146 8.1 基本概念 146 8.1.1 多线程 147 8.1.2 SIMD 147 8.1.3 CPU与GPU 148 8.2 计算方案介绍 149 8.2.1 PlainJS计算方案 150 8.2.2 WebGL计算方案 151 8.2.3 WebGPU 计算方案 154 8.2.4 WebAssembly计算方案 159 8.2.5 NodeGL计算方案 161 8.2.6 Web Worker在Paddle.js上的应用 161 8.3 计算方案对比 168 8.4 总结 169 第9章 性能优化 170 9.1 算子融合 170 9.2 向量化计算 174 9.3 多线程 179 9.4 总结 186 第10章 Web AI应用安全 187 10.1 安全问题与安全目标 187 10.1.1 安全问题 188 10.1.2 安全目标 190 10.2 前端安全技术 191 10.2.1 加解密方案 191 10.2.2 代码安全 193 10.2.3 安全加固方案 196 10.3 安全方案 197 10.3.1 安全中心 198 10.3.2 离线部署 201 10.3.3 在线推理 202 10.4 总结 203 第11章 Web AI的发展趋势 205 11.1 Web AI的六大能力 205 11.2 技术展望 209 11.2.1 Web AI的标准 209 11.2.2 Web AI中的端云协同 210 11.3 总结 212 第12章 未来已来 213 12.1 大语言模型简介 215 12.1.1 什么是GPT 216 12.1.2 超大语言模型带来的能力跃升 219 12.1.3 GPT-4的又一次生长 221 12.1.4 回答准确性和可解释性 222 12.2 前端和大语言模型 223 12.2.1 提示语是一切的核心 224 12.2.2 学会如何与GPT交流 230 12.2.3 用GPT优化工作流 233 12.3 关于未来的畅想 242 12.4 给前端工程师的建议 246
内容摘要
本书在介绍如何利用前端技术来实现深度学习的模型部署和预测的基础上，重点介绍了若干运用前端AI技术的典型场景。本书内容包括三大部分：前端与AI、引入新模型和Web AI进阶。本书重点讲解模型开发的“全链路”，从模型供给到业务实现，串联起前端AI开发的整个流程。读者可以根据定制化的需求利用Paddle.js前端推理引擎完成算子开发、精度对齐、业务场景接入等具体的研发工作。本书不仅可以使读者对前端AI的理论和技术体系有深入的了解，还能通过指导实现推理效果的验证，让前端开发和AI技术深入结合，实现理论和实践的统一。
主编推荐
"百度专家联合创作！ 借助开箱即用的Paddle.js等前端推理引擎实现AI应用与开发 详解如何借助ChatGPT、文心一言等大语言模型提升研发效率 本书以具体实践为主、以解决实战问题为目的，希望帮助读者达到以下四个目的。 第一，让前端工程师能够开箱即用前端推理引擎（Paddle.js）进行业务开发。 第二，让希望将自己的智力产出贡献到具体Web业务场景中的算法工程师，了解前端如何集成并使用AI能力。 第三，让前端工程师能够基于已有的推理引擎进行二次开发，引入新的模型，开发新的算子。 第四，让想要深入了解前端推理引擎的开发人员，了解计算方案、性能优化和与模型加密相关的高阶知识，并学以致用。"
精彩内容
本书在介绍如何利用前端技术来实现深度学习的模型部署和预测的基础上，重点介绍了若干运用前端AI技术的典型场景。本书内容包括三大部分：前端与AI、引入新模型和Web AI进阶。本书重点讲解模型开发的“全链路”，从模型供给到业务实现，串联起前端AI开发的整个流程。读者可以根据定制化的需求利用Paddle.js前端推理引擎完成算子开发、精度对齐、业务场景接入等具体的研发工作。本书不仅可以使读者对前端AI的理论和技术体系有深入的了解，还能通过指导实现推理效果的验证，让前端开发和AI技术深入结合，实现理论和实践的统一。
媒体评论
"当下端AI的需求升级正朝着以下方向发展：更好的性能，平台化、基础化，动态化，全链路。这四个方向是层层递进的，开发者面对的挑战也是巨大的。开发者已经习惯了云端、架构侧的AI生态。为了打破这一局面，负责研发的前端工程师撰写了本书。同时，本书额外介绍了大语言模型给前端开发带来了怎样的变化。希望这本书能成为各位读者在Web端实践AI能力的指导手册，并且由此激发大家对端AI的热情，一起构建更加繁荣的Web AI生态圈，让所有客户端和前端开发者享受到新技术带来的红利。 王磊 百度App移动研发部总监 本书着重介绍了如何在Web环境中提供AI推理能力，枚举了许多案例来讲解如何通过Paddle.js完成与AI相关的业务开发。本书后面的章节还介绍了算子开发和前端计算方案的相关知识，使读者能够了解Web AI的实现原理及如何集成现有模型，这部分内容对读者来说非常值得深入了解。 此外，本书还介绍了与Web AI应用安全相关的内容，其采用的技术手段不仅在模型执行加密领域提供了开创性的方案，在前端其他涉及业务逻辑加密的场景下也提供了指导性的建议。 张云龙 上海巧子科技有限公司创始人，上海皓鹿科技有限公司创始人，前端工程化先驱 在阅读本书时，我再次审视了前端AI开发的现状。Paddle.js虽然在模型和业务场景的覆盖方面还有很长的路要走，但一直在努力尝试直接对接业务开发场景，并提供低代码的接入方案和较为完备的工具链。 Paddle.js作为国产深度学习框架PaddlePaddle在前端部署方面较为成熟的解决方案，值得我们深入研究和学习。同时，希望前端AI的初学者能以本书为阶梯，跨越通往Web与AI融合的时代之门。 井铎铎 58同城、转转大前端研发总监"
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