近年来，AI 与人类的生活越来越紧密，慢慢变得无处不在。那么提到 AI ，我们会想到什么？小编最先想到的是机器人。早在小学作文中，我就写到 2021 年到处都是机器人，机器人汽车到处飞。结果 2021 年到来，这个想象的场景也没有实现。不过，虽然 2021 年还没有那么高科技，但是 AI 早已经渗透到我们的生活，无处不在，并且 AI 也使我们的生活变得更加丰富和便利。
举个我自己的例子，我原来很喜欢买口红，买口红之前都要试色，后来疫情来了，商场人多地方远，试口红又很不卫生，我就再也不敢试了。但是想买口红不试色的话怎么知道合不合适自己呢？后来我发现在浏览器中输入想买的口红品牌，在品牌官网里可以虚拟化妆，只要上传自己的照片，再点击想要的口红，自己的嘴唇就会变成口红的颜色，通过这种方式就可以找到自己合适的色号，买到喜欢的口红了。下面看一下我的实验效果。（上图是小编的照片，下图是通过虚拟化妆改变唇色的图片）如果有的小哥哥想给女朋友偷偷买口红准备惊喜，又怕买到死亡色号被打的话，不防试试这个方法，可以有效降低被打概率（开个玩笑）。前一段时间，谷歌推出了一款新的人工智能的试验网站叫“Move Mirror”，只需要你拥有装有网络摄像头的电脑或者手机，你就可以在 Web 浏览器中体验。当你对着电脑网络摄像头移动，只需 15 ms，电脑就会从收集的 8 万多张图片中调出与你相匹配的姿势图片（小编感觉很神奇）。图源谷歌官方：https://experiments.withgoogle.com/move-mirror那么有的朋友可能会好奇，“虚拟化妆” “Move Mirror” 都是用到了什么技术得以实现呢？其实这要归功于 TensorFlow.js——一个允许在浏览器中运行机器学习项目的 JavaScript 库。那么又有小伙伴会问，机器学习领域的大部分项目采用的都是传统的后端编程语言，为什么要把 JavaScript 与深度学习结合起来呢？因为在浏览器环境中用 JavaScript 进行深度学习有它独特的优势，相比后端编程语言也可以创造更多独特的机会。首先，Web 浏览器很灵活和易用，Web 浏览器拥有展示文本数据、图像数据、音频数据和视频数据的最全面的技术和API，所以用它来部署深度学习模型是很合理的选择。第二，相比而言，Web 浏览器的服务器开销更少。第三，客户端推断会将数据和计算都放在设备上，所以 Web 浏览器有更低的推断延迟。另外，Web 浏览器可以保护客户数据隐私。比如上面提到的 “虚拟化妆” 和 “Move Mirror”，在使用过程中，可能有朋友会担心自己的照片被泄露，或者有的人想做一些夸张搞笑的动作玩得有意思一点，但是出于隐私怕被泄露而不敢尝试。其实所有的图像都在浏览器中生成，数据无须离开用户的手机，甚至无须存储下来，所以完全不用担心。
再者，Web 浏览器可以即时 GPU 加速，获得足够的算力。基于 WebGL 的神经网络加速，可以让 “Move Mirror” 里利用 PoseNet 从图像中提取人体姿态这样的实时推断成为可能。此外，还有可以随时使用，可以在各种生态的设备上运行，在数据可视化和互动方面丰富且成熟等优势。讲到这里，相信各位对用 JavaScript 深度学习有了一定的了解。那为什么要用TensorFlow.js 库呢？ 因为它和原生应用程序开发不同，可以在各种生态的设备上运行，对于深度学习在生产环境中所涉及的所有关键流程，TensorFlow.js 提供了全面良好的支持。还想了解更多关于 JavaScript 解锁深度学习的知识？这本书帮到你！
作者：蔡善清 （Shanqing Cai），Stanley Bileschi（斯坦利·比列斯奇），Eric D. Nielsen（埃里克·D. 尼尔森），François Chollet（弗朗索瓦·肖莱）本书教你使用 TensorFlow.js 构建强大的 JavaScript 深度学习应用程序。本书作者均是谷歌大脑团队的资深工程师，也是 TensorFlow.js 的核心开发人员。你将了解 JavaScript 与深度学习结合的独特优势，掌握客户端预测与分析、图像识别、监督学习、迁移学习、强化学习等核心概念，并动手在浏览器中实现计算机视觉和音频处理以及自然语言处理，构建并训练神经网络，利用客户端数据优化机器学习模型，开发基于浏览器的交互式游戏，同时为深度学习探索新的应用空间。你还可以获得深度学习模型构建过程中不同问题所涉及的策略和相关限制的实用知识，同时了解训练和部署这些模型的具体步骤以及重要的注意事项。在用 JavaScript 深度学习的过程中，有什么难点？ 欢迎与我们分享
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