开篇词|AI+前端:开启未来发展的新篇章
你好,我是悦创,欢迎来到前端工程师的 AI 实战课。
我算是国内探索 AI+ 前端领域比较早的一拨人。在各种大模型产品受到广泛关注之前,就已经开始尝试 AI 出码、UI 千人千面等诸多方式,帮助前端工程师提效,也给产品创新带来更多可能。
我曾有两段工作经历和 AI 紧密相关,现在回想起来感觉自己还挺幸运的。
一个是在腾讯游戏的数据平台,主要做 Web 端游戏视频的智能剪辑功能研发。这让我深入了解了如何利用 AI 技术优化剪辑效果,提升视频内容的质量,给用户带来更好的观看体验。这也是我开始接触并思考端侧模型的开始。
另一个是淘宝的营销前台,主要做手机淘宝的导购营销,在这个过程中,有两个实践是我印象最深刻的。第一个是在工程链路上结合 AI 来实现自动出码,提升研发效率。第二个就是在用户体验层面探索 AI 驱动的人群精细化 UI 运营,提升业务转化。这使我进一步深化了自己对“AI+ 前端”的认识。
后来,随着 ChatGPT 和 Copilot 等代表性产品的出现和热度上升,我们再一次体会到了 AI(尤其是大模型)的强大。
1. 前端 +AI 是大势所趋
这些经历,都让我更加看好 AI + 前端这个领域。就像 NodeJS 让前端经历了一次很大的跨越,我认为前端同样会因为 AI 的推动,再一次出现巨大的创新和发展。
我觉得前端结合 AI,是一种必然趋势。
随着智能技术的飞速发展,AI 已经在各个领域展现出巨大的潜力和影响力。前端作为用户与网站或应用交互的直接界面,引入 AI 技术可以极大地提升用户体验和应用的智能化水平。这是技术进步带来的必然趋势,也是前端开发领域适应未来发展的重要方向。
有需求就会有竞争。在现代社会,用户对于个性化、智能化的服务需求日益增长。前端开发融入 AI 技术,可以更好地满足这些需求,提升产品的市场竞争力。同时,随着越来越多的企业开始关注并投入 AI 技术的研发和应用,掌握 AI 技能的前端开发者也将更具市场竞争力。
2. AI 对于我们有何帮助
结合我的实践经验,直观的感受就是能够提升开发效率。AI 技术可以帮助前端同学自动完成一些重复性高、模式化的工作,如代码生成、错误检测等。这不仅可以减轻我们的工作负担,还可以显著提升开发效率,使得开发者有更多的时间和精力专注于更具创新性和挑战性的任务。
在实际开发中,掌握 AI 技术还能让我们在解决复杂问题时更加游刃有余。AI 能够帮助前端工程师优化性能,例如通过智能预测与数据缓存技术,减少用户的等待时间,提升应用的响应速度。
更重要的是,AI 的引入能帮助前端处理更复杂的交互逻辑。在这个过程里,我们也能不断提升自己的技术能力,更深层次地参与产品整体设计与开发。比如借助 AI,我们就能实现个性化推荐、智能搜索、动态内容生成等功能,给用户带来更加优质的服务体验,这是未来互联网产品做大做强的必然方向。
总结来说就是,掌握 AI 技术,不仅能让前端工程师在求职市场上更具竞争力,更能让我们成长为全能型技术人才,推动产品创新和技术升级,满足用户日益增长的智能化需求。因此,对于前端工程师,学习 AI 不仅是紧跟技术潮流的必然选择,更是加速个人成长、提升竞争力的有效途径。
3. 如何学?
那么我们如何走进前端 +AI 这个领域,掌握其中的关键技术呢?我和很多前端小伙伴讨论这个问题的时候,发现最集中的困难就是这么两类。
一类是缺少相关理论基础,过不了 AI 原理关,即使想学习,也会迷失在庞杂的 AI 资料里无所适从。另一类就是动手实践关。对于怎么应用 AI 赋能日常的研发和业务,也可能没什么头绪。因为没有实践场景,即使初步掌握了一些 AI 技术也无法落地,长此以往就会打击我们的学习积极性。
针对这些困扰,我把自己的过往经验做了抽象和总结,希望通过这门课程来帮助更多前端同学了解 AI,并进一步深入到 AI+ 前端这个新方向。
这门课的知识导图如下所示:
先来看第一章,我会为你梳理一下后续课程会用到的前端知识(React 和 NodeJS),组件化及组件可解释性。这部分内容既是对我们熟悉的领域做个快速回顾,也是我们后续实践的前置基础。
第二章我们来打通原理关。我会站在前端工程师的视角,带你掌握必要的视觉 AI 技术基础。为了让理论学习不那么枯燥,我们还会实践使用 JS 版本的视觉模型,通过动手完成各种 AI 基础实例巩固所学,还会学习如何部署模型运行环境,并通过实验掌握数据整理、模型训练、验证和预测的技能。
有了前面的基础,第三章我们来实现一个 AI 布局助手,体验从 AI 模型的训练到自动出码的全过程。完成这个项目后,你将掌握数据集收集、增广、标签制作,模型训练与指标观察,组件识别及分析等技术,相信这些也会激发你对 AI+ 前端创新实践的更多灵感。
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