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。 *了解移动端机器学习的隐私和伦理实践。<br/>【推荐语】<br/>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。<br/>【作者】<br/>Laurence Moroney在Google领导AI Advocacy。作为编程和机器学习行业的资深人士，Laurence撰写了20多本书。他在DeepLearning.ai的Coursera以及哈佛大学的edX上在线教授流行课程。<br/>
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