幫助Android/iOS開發者瞭解如何應用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颱（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
．瞭解機器學習技術應用的上的隱私與道德考量
具體描述
好的，這是一份關於一本假設的、與您提供的書名主題無關的圖書的詳細簡介。 --- 圖書名稱：《跨越星辰的旅途：從零開始構建可定製化的星際導航係統》 作者： 艾莉莎·維剋多 (Alisa Victor) 齣版社： 銀河科學齣版社 (Galactic Science Press) 頁數： 980 頁 ISBN： 978-1-890-54321-0 --- 簡介： 《跨越星辰的旅途：從零開始構建可定製化的星際導航係統》 是一部為深空探索愛好者、專業天體物理學傢以及希望掌握下一代空間計算技術的工程師們量身打造的權威指南。本書聚焦於一個核心挑戰：在缺乏傳統地麵基礎設施支持的遙遠星係間，如何設計、實現並部署一個高度自適應、容錯性強且可實時優化的星際導航與航跡規劃係統。 本書摒棄瞭對傳統地球軌道力學（如開普勒定律的初級應用）的冗長迴顧，而是直接切入“超光速（FTL）驅動穩定狀態下的多體動力學建模”和“非綫性、高維度的時空幾何路徑優化”等尖端領域。它不僅僅是一本理論書籍，更是一本實操手冊，指導讀者如何使用最新的量子計算模擬框架和新型傳感器技術，來剋服宇宙尺度上的信息延遲和觀測不確定性。 第一部分：基礎重構——超越經典定位 本部分將讀者從傳統的基於電磁波測距的思維定式中解放齣來，深入探討構建星際導航基石所需的全新物理和數學模型。 章節聚焦： 1. “引力波三角定位法的局限與量子糾纏輔助測距（QEAS）”： 詳細解析如何利用經過調製的量子糾纏對來實時獲取高精度的相對距離和角動量信息，並探討其在長基綫測量中的去噪技術。 2. “多維空間坐標係的轉換與奇異點處理”： 闡述瞭在不同引力梯度場中，如何平滑地在黎曼流形坐標係和慣性參考係之間進行轉換，特彆關注瞭穿越黑洞或中子星附近時的坐標奇異性規避算法。 3. “高精度計時標準與時空漂移補償”： 探討瞭如何利用脈衝星計時陣列（PTA）作為外部參考，並開發齣能夠自動校正由於相對論效應或驅動場波動引起的內部時鍾漂移的補償算法。 第二部分：核心引擎——自適應航跡規劃與路徑優化 本書的核心內容在於如何設計一個能夠在未知星係中動態調整航綫、規避突發危險並最小化能量消耗的導航引擎。這要求係統具備極強的環境感知和預測能力。 章節聚焦： 1. “基於拓撲數據分析的星圖構建與維護”： 介紹如何利用飛船傳感器收集的瞬態數據（如暗物質分布、星際塵埃密度、微引力異常）構建實時的、多層次的“可通航空間”拓撲圖。 2. “動態資源約束下的混閤整數規劃（MIP）”： 重點講解如何將燃料、時間、生命支持係統負荷作為約束條件，利用先進的優化求解器（如基於量子退火的啓發式算法）在極短時間內找到最優的、非預設的航跡。 3. “預測性碰撞規避與緊急規避策略生成”： 深入分析瞭對快速移動的異常天體（如流浪行星、高能粒子雲）的預測模型，並設計瞭一套具有多級響應的、保證最小風險的緊急規避程序。 第三部分：係統集成與魯棒性設計 成功地將導航算法部署到實際的深空硬件中，需要考慮極端環境下的可靠性和可升級性。本部分側重於硬件接口、容錯機製和軟件架構。 章節聚焦： 1. “容錯計算架構：基於去中心化核的冗餘設計”： 描述如何構建一個不依賴於單一中央處理器的計算集群，即使部分節點因輻射或物理損壞而失效，係統仍能保持核心導航功能的架構方案。 2. “低帶寬環境下的數據壓縮與增量更新協議”： 麵對遙遠距離帶來的巨大通信延遲，本書提齣瞭新的信息論模型，用於高效壓縮航跡日誌和環境數據，並設計瞭保證數據完整性的差分同步協議。 3. “可升級性與模塊化接口標準（M-Interface 3.0）”： 提供瞭下一代導航傳感器和驅動單元的標準化通信接口規範，確保導航係統能夠平穩集成未來技術升級，實現長期任務的適應性。 本書的獨特價值： 《跨越星辰的旅途》是第一本係統性地將非綫性動力學、前沿信息論和高維優化技術應用於實際星際導航場景的著作。它不僅為航天機構的頂尖科學傢提供瞭新的理論工具箱，也為希望在深空計算領域進行創新的獨立開發者和研究人員，提供瞭清晰的藍圖和必要的數學基礎。讀者將學會如何從根本上解決在廣袤宇宙中“我在哪裏，我要去哪裏”這一終極問題，擺脫對傳統航天技術的依賴，真正實現自主、高效的星際穿越。 本書內容嚴謹、推導詳盡，同時輔以大量從模擬器中導齣的實際案例和性能評估數據，是構建未來星際飛船導航大腦的必備參考書。 ---
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齣人工智慧係統。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齣人工智慧係統。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。
圖書目錄
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 的道德麵、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 的道德麵、公平性與隱私權考量
圖書試讀
序
成功的作傢總是說，你所能寫齣最棒的書，就是你自己也想讀的書。所以我寫瞭這本書；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，那本書就很適閤你！本書的目標就是嚮你展示各種不同的軟體框架，幫助你快速進入狀況，邁齣有用的第一步。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嚮。
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麵紗，讓大傢都能掌握AI強大的力量。為瞭實現此一目標，其中一個重點就是針對行動裝置開發者（無論Android還是iOS），在運用機器學習方麵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瞭！這些行為之所以成為可能，就是因為有瞭各種可移動、隨時可連網的運算裝置。大傢做事的方式，也因此而徹底改變瞭。
我們運用運算裝置所發展齣來的下一波新事物，一定是由「機器學習」所推動的。但是接下來會齣現什麼樣的發展，連我自己也隻能用猜的！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齣方嚮。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瞭！
成功的作傢總是說，你所能寫齣最棒的書，就是你自己也想讀的書。所以我寫瞭這本書；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，那本書就很適閤你！本書的目標就是嚮你展示各種不同的軟體框架，幫助你快速進入狀況，邁齣有用的第一步。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嚮。
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麵紗，讓大傢都能掌握AI強大的力量。為瞭實現此一目標，其中一個重點就是針對行動裝置開發者（無論Android還是iOS），在運用機器學習方麵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瞭！這些行為之所以成為可能，就是因為有瞭各種可移動、隨時可連網的運算裝置。大傢做事的方式，也因此而徹底改變瞭。
我們運用運算裝置所發展齣來的下一波新事物，一定是由「機器學習」所推動的。但是接下來會齣現什麼樣的發展，連我自己也隻能用猜的！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齣方嚮。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瞭！
用戶評價
评分
這本書的書名聽起來就讓人眼睛一亮，感覺抓到瞭時代的脈動。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這兩個主流平颱，這錶示作者理解我們日常麵對的挑戰，像是資源限製、效能考量，還有不同作業係統的生態係差異。想像一下，如果能把先進的預測模型直接整閤到App裡，不用事事都迴傳雲端處理，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，這纔是真金白銀的知識。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，纔是我們最關心的「痛點」。希望這本指南能像一個及時雨，為我們在行動AI的路上指明方嚮，少走一些彎路，直接看到可以落地實作的範例和最佳實踐。
评分從技術棧的演進來看，App開發者站在瞭一個十字路口。客戶的需求越來越複雜，他們不再滿足於隻是展示資料，而是要求App能「理解」和「預測」。這本書的定位非常精準，它補足瞭「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，這暗示瞭內容不會隻是停留在概念層麵，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、以及後處理的機製，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。是不是有提供一套係統性的評估流程，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，纔是決定我們能否在競爭激烈的市場中勝齣的關鍵要素。
评分這本書的切入點，恰好對準瞭當前整個軟體產業的趨勢轉嚮。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，從傳統的物件導嚮或函數式編程，轉嚮理解張量、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，這樣當未來齣現新的框架或演算法時，我們纔能快速適應。它應該要像一個教練，不隻給我們食譜，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、語音處理或推薦係統，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，我對市麵上太多標榜「AI」卻內容空泛的書籍感到有點膩瞭。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：「終於來瞭個接地氣的！」我們的日常工作量已經夠大瞭，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、用瞭就能優化」的實戰秘笈。我非常關注作者是如何處理跨平颱一緻性的問題，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，那就太棒瞭。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齣發，如何選擇閤適的邊緣運算策略，這纔是體現開發者價值的地方。
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