前言一个成熟的人工智能应用包括算法、数据以及工程（即大前端）三个方面，因此，在人工智能时代，前端智能化是Web前端领域的重要发展趋势之一，该技术处于机器学习和JavaScript的前沿。我是通过本科毕业设计才开始接触到前端智能化的，还记得当时的毕业设计要求是基于TensorFlow搭建AlexNet网络并训练MNIST手写数字，并保证其准确识别率不低于95%。虽然这个任务完成起来几乎没有任何难度，但我当时脑海中要完成的任务绝非如此。在我的想象中，最终的任务是用户通过手机等移动端设备或其他嵌入式设备随意采集不同的手写数字，经过模型预测之后，其结果可以正确显示出来。随着不断学习，我发现要想将我脑海中的画面落地到实际业务场景中，需要同时具备前端开发和机器学习两大领域的背景知识。虽然机器学习并非全新的概念，但通过JavaScript将其应用到前端的技术还处于起步探索阶段，并且相关的文献寥寥无几，因此大部分情况下只能自己硬啃官方文档。除横跨两大技术栈的难度外，我们还要考虑数据预处理、张量操作。针对不同硬件设备，选择不同的神经网络设计方法。针对不同前端平台，选择相应开发方法等。对于任何一个初学者来