内容简介 本书由浅入深地介绍了如何将深度学习技术应用到移动端运算领域，书中尽量避免罗列公式，尝试用浅显的语言和几何图形去解释相关内容。本书第1章展示了在移动端应用深度学习技术的Demo，帮助读者建立直观的认识；第2章至第4章讲述了如何在移动端项目中应用深度学习技术；第5章至第8章的难度略大，主要讲述如何深入地调整框架，适配并定制自己的框架。 本书适合移动端研发工程师阅读，也适合所有对移动端运算领域感兴趣的朋友阅读。 推荐序一 在过去的十年，人工智能技术尤其是深度学习（Deep Learning）技术得到了飞速发展，从理论到实践都取得了长足的进步，成为解决很多学术和工程问题的利器。在自然语言处理、语音识别、图像识别等领域，利用深度学习技术训练出了堪比人类、甚至超越人类的学习能力。人工智能的成功离不开算法、算力和数据三个要素的协同推进，而这些要素在不同的领域和场景下有不同的表现形式，吸引着人工智能领域的学者、工程师和各个行业的专家们不断探索。 在过去的十年，智能手机快速普及。根据《工业和信息化部关于电信服务质量的通告（2019年第2号）》，我国移动电话用户数量已达到15.97亿户。智能手机成为连接人和信息的重要设备，对于很多人来说，甚至是唯一的设备。在智能手机的底层能力支持下，智能手机上的各类应用（App）蓬勃发展，以苹果的App Store为例，截至2019年第二季度，App Store中可下载的App数量已经超过196万个（数据来自Statista）。硬件和应用程序的共同发展极大地拓展、增强了人类感知、认知世界的能力，这使得智能手机成为人类的“新感官”。 人工智能技术的进步和智能手机的普及是紧密结合、相得益彰的。人工智能技术为智能手机赋能，极大地拓展了智能手机的能力边界；智能手机为人工智能技术提供了丰富的应用场景，为人工智能技术的发展提供了动力。但是，二者的结合也充满…