Web智能化-AI應用與開發指南 張靜媛 9787121460609 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：電子工業
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202308*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：Web智能化-AI應用與開發指南 ISBN：9787121460609 出版社：電子工業 著編譯者：張靜媛 頁數：246 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1556814 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書在介紹如何利用前端技術來實現深度學習的模型部署和預測的基礎上，重點介紹了若干運用前端AI技術的典型場景。本書內容包括三大部分：前端與AI、引入新模型和WebAI進階。本書重點講解模型開發的「全鏈路」，從模型供給到業務實現，串聯起前端AI開發的整個流程。讀者可以根據定製化的需求利用Paddle js前端推理引擎完成運算元開發、精度對齊、業務場景接入等具體的研發工作。本書不僅可以使讀者對前端AI的理論和技術體系有深入的了解，還能通過指導實現推理效果的驗證，讓前端開發和AI技術深入結合，實現理論和實踐的統一。 本書適合對AI、深度學習和前端AI感興趣的學生和從業者使用。作者簡介 張靜媛，畢業於西安電子科技大學，Paddle js核心研發人員。2016年畢業后就職于百度，先後參与了多模搜索、搜索阿拉丁、無極低代碼平台、百度App可交互型數字人、生成式搜索等多個產品的研發工作，目前致力於AI-Native和前端推理、渲染方向的開發與探索。目錄 第1部分 前端與AI第1章 Web AI 1 1 Web AI的特點 1 2 Web AI的發展歷程 1 3 總結 第2章 神經網路和前端推理引擎 2 1 感知機 2 2 從感知機到神經網路 2 3 前端推理引擎 2 4 總結 第3章 Paddle js初探 3 1 AI全鏈路 3 1 1 AI全鏈路基本介紹 3 1 2 前端推理引擎Paddle js 3 2 模型和神經網路拓撲結構 3 2 1 模型結構文件與參數文件 3 2 2 神經網路拓撲結構 3 3 推理過程與運行環境 3 3 1 推理過程 3 3 2 運行環境 3 4 使用Paddle js 3 5 總結 第4章 CV項目實戰 4 1 paddlejs-models模型庫 4 1 1 backend選擇 4 1 2 引入模型library 4 2 經典CV模型實戰 4 2 1 圖像分類 4 2 2 圖像分割 4 2 3 目標檢測 4 3 小程序CV項目 4 3 1 微信小程序插件paddlejsPlugin 4 3 2 百度智能小程序動態庫paddlejs 4 4 總結 第2部分 引入新模型 第5章 模型準備 5 1 模型轉換 5 1 1 轉換工具使用 5 1 2 轉換過程 5 2 模型運算元 5 2 1 運算元基本信息 5 2 2 運算元計算規則 5 3 運算元開發與測試 5 3 1 運算元開發 5 3 2 運算元測試 5 4 總結 第6章 模型前後處理 6 1 模型前處理 6 1 1 媒體資源獲取 6 1 2 輸入數據處理 6 2 模型后處理 6 2 1 目標分類 6 2 2 目標框選 6 2 3 目標分割 6 3 總結 第7章 圖像處理 7 1 簡單濾鏡 7 1 1 灰度 7 1 2 色相旋轉 7 2 美顏效果 7 2 1 美白濾鏡 7 2 2 磨皮濾鏡 7 2 3 瘦臉濾鏡 7 2 4 大眼濾鏡 7 3 總結 第3部分 Web AI進階 第8章 計算方案 8 1 基本概念 8 1 1 多線程 8 1 2 SIMD 8 1 3 CPU與GPU 8 2 計算方案介紹 8 2 1 PlainJS計算方案 8 2 2 WebGL計算方案 8 2 3 WebGPU計算方案 8 2 4 WebAssembly計算方案 8 2 5 NodeGL計算方案 8 2 6 Web Worker在Paddle js上的應用 8 3 計算方案對比 8 4 總結 第9章 性能優化 9 1 運算元融合 9 2 向量化計算 9 3 多線程 9 4 總結 第10章 Web AI應用安全 10 1 安全問題與安全目標 10 1 1 安全問題 10 1 2 安全目標 10 2 前端安全技術 10 2 1 加解密方案 10 2 2 代碼安全 10 2 3 安全加固方案 10 3 安全方案 10 3 1 安全中心 10 3 2 離線部署 10 3 3 在線推理 10 4 總結 第11章 Web AI的發展趨勢 11 1 Web AI的六大能力 11 2 技術展望 11 2 1 Web AI的標準 11 2 2 Web AI中的端雲協同 11 3 總結 第12章 未來已來 12 1 大語言模型簡介 12 1 1 什麼是GPT 12 1 2 超大語言模型帶來的能力躍升 12 1 3 GPT-4的又一次生長 12 1 4 回答準確性和可解釋性 12 2 前端和大語言模型 12 2 1 提示語是一切的核心 12 2 2 學會如何與GPT交流 12 2 3 用GPT優化工作流 12 3 關於未來的暢想 12 4 給前端工程師的建議 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
