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  • 正版新书]移动端AI与ML应用开发 基于iOS和Android(美)劳伦斯·莫
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    • 作者: (美)劳伦斯·莫罗尼著 | (美)劳伦斯·莫罗尼编 | (美)劳伦斯·莫罗尼译 | (美)劳伦斯·莫罗尼绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2023-01-01
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    • 作者: (美)劳伦斯·莫罗尼著| (美)劳伦斯·莫罗尼编| (美)劳伦斯·莫罗尼译| (美)劳伦斯·莫罗尼绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2023-01-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 页数:292
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111713081
    • 版权提供:机械工业出版社
  • 作者: (美)劳伦斯·莫罗尼
  • 著: (美)劳伦斯·莫罗尼
  • 装帧: 平装
  • 印次: 1
  • 定价: 119
  • ISBN: 9787111713081
  • 出版社: 机械工业出版社
  • 开本: 16开
  • 印刷时间: 暂无
  • 语种: 暂无
  • 出版时间: 2023-01-01
  • 页数: 292
  • 外部编号: 庄村26673
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 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

    ……

    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。
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    ? 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。
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    ? 了解移动端机器学习的隐私和伦理实践。

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