幫助Android/iOS開發者了解如何應用AI/機器學習技術開發app
如果無處可用，AI什麼都不是。在人手一機的時代裡，如何應用AI已經成為行動裝置App開發人員的必修課程。本書是你在主流行動裝置平台（iOS與Android）上應用機器學習技術開發相關app的最佳指南。
本書介紹機器學習的相關技術與工具，並引導你應用ML Kit、TensorFlow Lite與Core ML等工具，開發電腦視覺與文字辨識等應用機器學習技術的Android/iOS應用程式。
．介紹可以應用在行動裝置上的AI/ML相關技術
．建立為iOS和Android的機器學習模型
．應用ML Kit與TensorFlow Lite開發Android/iOS應用程式
．如何依據需求選擇技術與工具，如雲端或裝置端的取捨，以及API的選擇
．了解機器學習技術應用的上的隱私與道德考量
具体描述
好的，这是一份关于一本假设的、与您提供的书名主题无关的图书的详细简介。 --- 图书名称：《跨越星辰的旅途：从零开始构建可定制化的星际导航系统》 作者： 艾莉莎·维克多 (Alisa Victor) 出版社： 银河科学出版社 (Galactic Science Press) 页数： 980 页 ISBN： 978-1-890-54321-0 --- 简介： 《跨越星辰的旅途：从零开始构建可定制化的星际导航系统》 是一部为深空探索爱好者、专业天体物理学家以及希望掌握下一代空间计算技术的工程师们量身打造的权威指南。本书聚焦于一个核心挑战：在缺乏传统地面基础设施支持的遥远星系间，如何设计、实现并部署一个高度自适应、容错性强且可实时优化的星际导航与航迹规划系统。 本书摒弃了对传统地球轨道力学（如开普勒定律的初级应用）的冗长回顾，而是直接切入“超光速（FTL）驱动稳定状态下的多体动力学建模”和“非线性、高维度的时空几何路径优化”等尖端领域。它不仅仅是一本理论书籍，更是一本实操手册，指导读者如何使用最新的量子计算模拟框架和新型传感器技术，来克服宇宙尺度上的信息延迟和观测不确定性。 第一部分：基础重构——超越经典定位 本部分将读者从传统的基于电磁波测距的思维定式中解放出来，深入探讨构建星际导航基石所需的全新物理和数学模型。 章节聚焦： 1. “引力波三角定位法的局限与量子纠缠辅助测距（QEAS）”： 详细解析如何利用经过调制的量子纠缠对来实时获取高精度的相对距离和角动量信息，并探讨其在长基线测量中的去噪技术。 2. “多维空间坐标系的转换与奇异点处理”： 阐述了在不同引力梯度场中，如何平滑地在黎曼流形坐标系和惯性参考系之间进行转换，特别关注了穿越黑洞或中子星附近时的坐标奇异性规避算法。 3. “高精度计时标准与时空漂移补偿”： 探讨了如何利用脉冲星计时阵列（PTA）作为外部参考，并开发出能够自动校正由于相对论效应或驱动场波动引起的内部时钟漂移的补偿算法。 第二部分：核心引擎——自适应航迹规划与路径优化 本书的核心内容在于如何设计一个能够在未知星系中动态调整航线、规避突发危险并最小化能量消耗的导航引擎。这要求系统具备极强的环境感知和预测能力。 章节聚焦： 1. “基于拓扑数据分析的星图构建与维护”： 介绍如何利用飞船传感器收集的瞬态数据（如暗物质分布、星际尘埃密度、微引力异常）构建实时的、多层次的“可通航空间”拓扑图。 2. “动态资源约束下的混合整数规划（MIP）”： 重点讲解如何将燃料、时间、生命支持系统负荷作为约束条件，利用先进的优化求解器（如基于量子退火的启发式算法）在极短时间内找到最优的、非预设的航迹。 3. “预测性碰撞规避与紧急规避策略生成”： 深入分析了对快速移动的异常天体（如流浪行星、高能粒子云）的预测模型，并设计了一套具有多级响应的、保证最小风险的紧急规避程序。 第三部分：系统集成与鲁棒性设计 成功地将导航算法部署到实际的深空硬件中，需要考虑极端环境下的可靠性和可升级性。本部分侧重于硬件接口、容错机制和软件架构。 章节聚焦： 1. “容错计算架构：基于去中心化核的冗余设计”： 描述如何构建一个不依赖于单一中央处理器的计算集群，即使部分节点因辐射或物理损坏而失效，系统仍能保持核心导航功能的架构方案。 2. “低带宽环境下的数据压缩与增量更新协议”： 面对遥远距离带来的巨大通信延迟，本书提出了新的信息论模型，用于高效压缩航迹日志和环境数据，并设计了保证数据完整性的差分同步协议。 3. “可升级性与模块化接口标准（M-Interface 3.0）”： 提供了下一代导航传感器和驱动单元的标准化通信接口规范，确保导航系统能够平稳集成未来技术升级，实现长期任务的适应性。 本书的独特价值： 《跨越星辰的旅途》是第一本系统性地将非线性动力学、前沿信息论和高维优化技术应用于实际星际导航场景的著作。它不仅为航天机构的顶尖科学家提供了新的理论工具箱，也为希望在深空计算领域进行创新的独立开发者和研究人员，提供了清晰的蓝图和必要的数学基础。读者将学会如何从根本上解决在广袤宇宙中“我在哪里，我要去哪里”这一终极问题，摆脱对传统航天技术的依赖，真正实现自主、高效的星际穿越。 本书内容严谨、推导详尽，同时辅以大量从模拟器中导出的实际案例和性能评估数据，是构建未来星际飞船导航大脑的必备参考书。 ---
著者信息
作者簡介
Laurence Moroney
Laurence Moroney任職於Google，負責倡導AI人工智慧。目標就是教育全世界軟體開發者運用機器學習打造出人工智慧系統。他是Youtube頻道「TensorFlow」的常客，也是全球公認的專業主題演講者，更著有數不勝數的書籍，其中包括好幾本暢銷的科幻小說，以及一部已完成製作的劇本。
Laurence Moroney
Laurence Moroney任職於Google，負責倡導AI人工智慧。目標就是教育全世界軟體開發者運用機器學習打造出人工智慧系統。他是Youtube頻道「TensorFlow」的常客，也是全球公認的專業主題演講者，更著有數不勝數的書籍，其中包括好幾本暢銷的科幻小說，以及一部已完成製作的劇本。
图书目录
第一章 人工智慧 & 機器學習簡介
第二章 電腦視覺簡介
第三章 ML Kit 簡介
第四章 善用 ML Kit的電腦視覺Android App
第五章 善用 ML Kit的文字處理Android App
第六章 善用 ML Kit的電腦視覺iOS App
第七章 善用 ML Kit的文字處理iOS App
第八章 深入理解 TensorFlow Lite
第九章 建立自定義模型
第十章 使用自定義模型的 Android App
第十一章 使用自定義模型的 iOS App
第十二章 用 Firebase 來協助 App 產品化
第十三章 使用 Create ML 與 Core ML 的 iOS App
第十四章 行動 App 存取雲端模型
第十五章 行動 App 的道德面、公平性與隱私權考量
第二章 電腦視覺簡介
第三章 ML Kit 簡介
第四章 善用 ML Kit的電腦視覺Android App
第五章 善用 ML Kit的文字處理Android App
第六章 善用 ML Kit的電腦視覺iOS App
第七章 善用 ML Kit的文字處理iOS App
第八章 深入理解 TensorFlow Lite
第九章 建立自定義模型
第十章 使用自定義模型的 Android App
第十一章 使用自定義模型的 iOS App
第十二章 用 Firebase 來協助 App 產品化
第十三章 使用 Create ML 與 Core ML 的 iOS App
第十四章 行動 App 存取雲端模型
第十五章 行動 App 的道德面、公平性與隱私權考量
图书试读
序
成功的作家總是說，你所能寫出最棒的書，就是你自己也想讀的書。所以我寫了這本書；因為我覺得所有的行動裝置開發者，都應該把「機器學習」納入自己的工具箱。我真心希望各位在學習過程中，確實發現本書很有幫助。
誰應該閱讀本書？
如果你是一個行動裝置開發者，很喜歡寫一些Android或iOS的程式碼，也很喜歡透過App或網站來取悅使用者，但你總是感到很好奇，不知道該如何把ML機器學習融入到你的工作流程中，那本書就很適合你！本書的目標就是向你展示各種不同的軟體框架，幫助你快速進入狀況，邁出有用的第一步。如果你想更進一步（比如探索自定義模型、深入研究機器學習），本書也可以為你指引方向。
幫助手機APP開發者運用機器學習的技術
我在Google的工作目標，就是讓所有開發者都能夠輕鬆運用AI人工智慧，揭開那看似神秘的數學面紗，讓大家都能掌握AI強大的力量。為了實現此一目標，其中一個重點就是針對行動裝置開發者（無論Android還是iOS），在運用機器學習方面樹立起一些新的行動典範。
有個古老的笑話說，在網際網路發展初期，一般建議都是叫我們別和陌生人交談，而且絕不要搭陌生人的車。但如今由於典範轉移，我們隨時隨地都可以在網路上，與陌生人愉快地打招呼，甚至搭上陌生人的車也沒問題了！這些行為之所以成為可能，就是因為有了各種可移動、隨時可連網的運算裝置。大家做事的方式，也因此而徹底改變了。
我們運用運算裝置所發展出來的下一波新事物，一定是由「機器學習」所推動的。但是接下來會出現什麼樣的發展，連我自己也只能用猜的！我寫這本書主要是想要幫助你，親愛的讀者，希望你可以在眾多的選擇中找出方向。也許你所寫的App，就有可能改變一切。我已經迫不及待，想看你用它來做些什麼了！
成功的作家總是說，你所能寫出最棒的書，就是你自己也想讀的書。所以我寫了這本書；因為我覺得所有的行動裝置開發者，都應該把「機器學習」納入自己的工具箱。我真心希望各位在學習過程中，確實發現本書很有幫助。
誰應該閱讀本書？
如果你是一個行動裝置開發者，很喜歡寫一些Android或iOS的程式碼，也很喜歡透過App或網站來取悅使用者，但你總是感到很好奇，不知道該如何把ML機器學習融入到你的工作流程中，那本書就很適合你！本書的目標就是向你展示各種不同的軟體框架，幫助你快速進入狀況，邁出有用的第一步。如果你想更進一步（比如探索自定義模型、深入研究機器學習），本書也可以為你指引方向。
幫助手機APP開發者運用機器學習的技術
我在Google的工作目標，就是讓所有開發者都能夠輕鬆運用AI人工智慧，揭開那看似神秘的數學面紗，讓大家都能掌握AI強大的力量。為了實現此一目標，其中一個重點就是針對行動裝置開發者（無論Android還是iOS），在運用機器學習方面樹立起一些新的行動典範。
有個古老的笑話說，在網際網路發展初期，一般建議都是叫我們別和陌生人交談，而且絕不要搭陌生人的車。但如今由於典範轉移，我們隨時隨地都可以在網路上，與陌生人愉快地打招呼，甚至搭上陌生人的車也沒問題了！這些行為之所以成為可能，就是因為有了各種可移動、隨時可連網的運算裝置。大家做事的方式，也因此而徹底改變了。
我們運用運算裝置所發展出來的下一波新事物，一定是由「機器學習」所推動的。但是接下來會出現什麼樣的發展，連我自己也只能用猜的！我寫這本書主要是想要幫助你，親愛的讀者，希望你可以在眾多的選擇中找出方向。也許你所寫的App，就有可能改變一切。我已經迫不及待，想看你用它來做些什麼了！
用户评价
评分
這本書的切入點，恰好對準了當前整個軟體產業的趨勢轉向。過去我們專注於如何串接API、優化UI響應，現在，我們必須讓App具備某種程度的「智慧」。對於許多資深工程師來說，從傳統的物件導向或函數式編程，轉向理解張量、梯度下降這些概念，確實需要一個良好的橋樑。我希望這本指南不僅僅是教我們如何「調用」AI函式庫，更重要的是，它能幫我們建立起一個正確的AI思維模型，理解背後的邏輯，這樣當未來出現新的框架或演算法時，我們才能快速適應。它應該要像一個教練，不只給我們食譜，更要教我們如何「烹飪」。如果書中能用大量實際的App案例，例如視覺辨識、語音處理或推薦系統，來貫穿整個ML生命週期，那對我這種實幹派來說，絕對是能快速提升戰力的寶典。
评分身為一個長年混跡於App開發圈子的老手，我對市面上太多標榜「AI」卻內容空泛的書籍感到有點膩了。所以，當我看到這本《從機器學習到人工智慧｜寫給Android/iOS程式師的ML/AI開發指南》時，第一反應是：「終於來了個接地氣的！」我們的日常工作量已經夠大了，哪有時間去啃那些厚重的純理論教科書，然後再自己想辦法橋接到Swift或Kotlin？我們需要的，是那種「拿來就能用、用了就能優化」的實戰秘笈。我非常關注作者是如何處理跨平台一致性的問題，畢竟Android和iOS的工具鏈和原生API相差甚遠。如果書中能提供一套清晰的框架，讓我們理解如何在不犧牲原生體驗的前提下，高效地集成模型，那就太棒了。比起單純介紹TensorFlow Lite或Core ML的API操作，我更想看到的是從業務場景出發，如何選擇合適的邊緣運算策略，這才是體現開發者價值的地方。
评分從技術棧的演進來看，App開發者站在了一個十字路口。客戶的需求越來越複雜，他們不再滿足於只是展示資料，而是要求App能「理解」和「預測」。這本書的定位非常精準，它補足了「行動端開發」與「前沿AI技術」之間的鴻溝。我個人對「開發指南」這幾個字特別有感，這暗示了內容不會只是停留在概念層面，而是會深入到實際的編程細節。我猜測書中應該會涵蓋資料預處理、模型量化、以及後處理的機制，這些環節往往是讓模型在移動端跑起來的成敗關鍵。例如，如何處理用戶隱私的議題，在本地端進行敏感資料分析，這也是AI應用在行動裝置上的一大優勢。如果書中能對這些實務上的考量提供清晰的指引和程式碼範例，那麼這本書的價值就遠遠超過一般的技術參考書，簡直是行動AI專案的「標準作業程序手冊」。
评分說實話，現在的技術書籍，如果沒有點真材實料，真的很難讓人有動力深入閱讀。而這本《從機器學習到人工智慧》給我的感覺很不一樣，它似乎是站在一位資深行動架構師的角度來組織內容的。我最期待看到的是關於性能調優的部分。我們都知道，移動設備的電池續航和發熱問題是使用者體驗的頭號殺手。在App中嵌入一個耗電量大的AI模塊，是個非常危險的決策。因此，我非常好奇作者是如何權衡模型複雜度與運行效率之間的關係。是不是有提供一套系統性的評估流程，告訴我們在什麼樣的硬體條件下，應該選擇哪種結構的模型？或者，有沒有深入探討Metal/OpenGL ES與AI運算單元（如Neural Engine）的協同工作方式？這些細節，才是決定我們能否在競爭激烈的市場中勝出的關鍵要素。
评分這本書的書名聽起來就讓人眼睛一亮，感覺抓到了時代的脈動。對於我們這些在行動裝置開發領域摸爬滾打的工程師來說，ML和AI不再是遙不可及的學術名詞，而是實實在在的技術需求。我特別欣賞這本書選材的角度，直接切入Android和iOS這兩個主流平台，這表示作者理解我們日常面對的挑戰，像是資源限制、效能考量，還有不同作業系統的生態系差異。想像一下，如果能把先進的預測模型直接整合到App裡，不用事事都回傳雲端處理，那使用者體驗絕對是質的飛躍。我期待看到書中對於如何在有限的移動設備上實現模型部署、優化推理速度的實戰經驗分享，這才是真金白銀的知識。畢竟，理論誰都會講，但如何讓那些龐大複雜的演算法在手機上跑得又快又穩，才是我們最關心的「痛點」。希望這本指南能像一個及時雨，為我們在行動AI的路上指明方向，少走一些彎路，直接看到可以落地實作的範例和最佳實踐。
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