• 移动端AI与ML应用开发 基于iOS和Android
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移动端AI与ML应用开发 基于iOS和Android

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作者(美)劳伦斯·莫罗尼

出版社机械工业出版社

ISBN9787111713081

出版时间2023-01

装帧平装

开本16开

定价119元

货号1202765559

上书时间2025-01-25

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商品描述
目录
前言1

第1章人工智能和机器学习简介7

1.1什么是人工智能7

1.2什么是机器学习8

1.2.1从传统编程转向机器学习9

1.2.2机器如何学习12

1.2.3机器学习与传统编程的比较17

1.3在移动设备上构建和使用模型18

1.4总结18

第2章计算机视觉简介19

2.1为视觉使用神经元19

2.1.1你的第一个分类器:识别衣物24

2.1.2数据:FashionMNIST24

2.1.3解析FashionMNIST的模型架构26

2.1.4编写FashionMNIST模型27

2.2计算机视觉的迁移学习31

2.3总结34

第3章MLKit简介35

3.1在Android上构建人脸检测应用程序36

3.1.1第1步:使用AndroidStudio创建应用程序36

3.1.2第2步:添加和配置MLKit38

3.1.3第3步:定义用户界面39

3.1.4第4步:将图像添加为资产41

3.1.5第5步:使用默认图片加载UI41

3.1.6第6步:调用人脸检测器43

3.1.7第7步:添加边界矩形44

3.2为iOS构建人脸检测器应用程序46

3.2.1第1步:在Xcode中创建项目46

3.2.2第2步:使用CocoaPods和podfile47

3.2.3第3步:创建用户界面48

3.2.4第4步:添加应用程序逻辑52

3.3总结55

第4章Android上使用MLKit的计算机视觉应用程序56

4.1图像标记和分类56

4.1.1第1步:创建应用程序并配置MLKit57

4.1.2第2步:创建用户界面57

4.1.3第3步:将图像添加为资产58

4.1.4第4步:将图像加载到ImageView59

4.1.5第5步:编写按钮处理程序代码59

4.1.6下一步62

4.2物体检测62

4.2.1第1步:创建应用程序并导入MLKit63

4.2.2第2步:创建活动布局XML63

4.2.3第3步:将图像加载到ImageView63

4.2.4第4步:设置物体检测器选项64

4.2.5第5步:处理按钮交互65

4.2.6第6步:绘制边界框65

4.2.7第7步:标记物体67

4.3检测和跟踪视频中的物体68

4.3.1探索布局69

4.3.2GraphicOverlay类70

4.3.3捕捉相机70

4.3.4ObjectAnalyzer类71

4.3.5ObjectGraphic类72

4.3.6组合在一起73

4.4总结73

第5章Android上使用MLKit的文本处理应用程序74

5.1实体提取74

5.1.1创建应用程序75

5.1.2为活动创建布局76

5.1.3编写实体提取代码77

5.1.4组合在一起79

5.2手写识别和其他识别80

5.2.1创建应用程序81

5.2.2创建绘图平面82

5.2.3使用MLKit解析墨迹84

5.3智能回复对话86

5.3.1创建应用程序86

5.3.2模拟对话87

5.3.3生成智能回复88

5.4总结88

第6章iOS上使用MLKit的计算机视觉应用程序89

6.1图像标记和分类89

6.1.1第1步:在Xcode中创建应用程序90

6.1.2第2步:创建podfile90

6.1.3第3步:设置故事板92

6.1.4第4步:编辑视图控制器代码来使用MLKit93

6.2使用MLKit在iOS中进行物体检测96

6.2.1第1步:开始97

6.2.2第2步:在故事板上创建UI98

6.2.3第3步:为注释创建子视图99

……

内容摘要
没有设备可以运行的话,人工智能将一无是处。既然移动设备已成为大多数人的主要计算设备,那么移动开发人员将AI添加到他们的工具箱中便至关重要。本书是你在iOS和Android等流行移动平台上创建和运行机器学习模型的实用指南。<br /><br />作者首先介绍了机器学习技术和工具,然后引导你使用ML Kit、TensorFlow Lite和Core ML等工具编写由常见ML模型(如计算机视觉和文本识别)驱动的Android和iOS应用程序。如果你是一名移动端应用开发者,本书将帮助你利用当今的ML技术。<br /><br />通过阅读本书,你将:<br />*探索在移动设备上实施ML和AI的选项。<br />*为iOS和Android创建ML模型。<br />*为iOS和Android编写ML Kit和TensorFlow Lite应用程序,为iOS编写Core ML/Create ML应用程序。<br />*为你的用例选择合适的技术和工具,例如,基于云的推理与移动端推理、高级API与低级API。<br />*了解移动端机器学习的隐私和伦理实践。

主编推荐
没有设备可以运行的话,人工智能将一无是处。既然移动设备已成为大多数人的主要计算设备,那么移动开发人员将AI添加到他们的工具箱中便至关重要。本书是你在iOS和Android等流行移动平台上创建和运行机器学习模型的实用指南。
作者首先介绍了机器学习技术和工具,然后引导你使用ML Kit、TensorFlow Lite和Core ML等工具编写由常见ML模型(如计算机视觉和文本识别)驱动的Android和iOS应用程序。如果你是一名移动端应用开发者,本书将帮助你利用当今的ML技术。
通过阅读本书,你将:
? 探索在移动设备上实施ML和AI的选项。
? 为iOS和Android创建ML模型。
? 为iOS和Android编写ML Kit和TensorFlow Lite应用程序,为iOS编写Core ML/Create ML应用程序。
? 为你的用例选择适合的技术和工具,例如,基于云的推理与移动端推理、高级API与低级API。
? 了解移动端机器学习的隐私和伦理实践。

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