课程目录

开篇词 (1讲)

  1. 开篇词｜AI+前端：开启未来发展的新篇章

第一章 前端基础 (2讲)

  1. 01｜工欲善其事：课程中用到的NodeJS与React
  2. 02｜AI如何读懂组件：组件的划分粒度及可解释性

第二章 视觉 AI 入门 (6讲)

  1. 03 _ Machine Vision：理解计算机视觉
  2. 04｜数学应用：数学知识如何作用于AI模型
  3. 05｜模型介绍：前端工程师可以玩的AI视觉模型
  4. 06｜动手环境部署：AI视觉模型基础运行环境
  5. 07｜第一个AI小实验：让你的电脑识别组件类型
  6. 08｜前端程序员应该懂的AI数学知识

第三章 组识别助手：从组件识别到自动出码 (6讲)

  1. 09｜数据集：如何为模型寻找制作数据集？
  2. 10｜标签制作：模型到底理解的是什么
  3. 11｜模型训练：如何教会模型学习
  4. 12｜模型预测：让模型告诉我们组件的信息
  5. 13｜自动出码：如何根据预测结果生成代码
  6. 14｜延伸思考：AI技术如何贯穿产研全流程？

第四章 基于 AI 的端侧重排 (6讲)

  1. 15｜何为端侧重排：UI的千人千面
  2. 16｜数据模拟：产品级页面数据模拟及热力图生成
  3. 17｜数据分析：让数据说话，数据长尾效应及路径分析
  4. 18｜商业意义（上）：如何利用端侧重排提升转化率
  5. 19｜商业意义（下）：如何利用端侧重排提升转化率
  6. 20｜精细化运营：数据的“横向”与“纵向”以及人群运营模对比

第五章 搭建私人 AIGC 助手 (3讲)

  1. 21｜文本大模型：chatGLM2-6B的本地部署与前端集成
  2. 22｜图像生成大模型：使用Stable Diffusion生成电商活动原型设计稿
  3. 23｜视频生成大模型：使用MuseTalk实现商品视频解说

第六章 技术热点 (4讲)

  1. 24｜端侧模型下的JavaScript的性能局限如何解决？
  2. 25｜为什么Sora的出现标志着我们离Meta元宇宙更近了一步？
  3. 答案锦集（一）｜思考题答案汇总
  4. 答案锦集（二）｜思考题答案汇总

结束语 & 结课测试 (2讲)

  1. 结束语｜保持前端人的自信，把握机遇！
  2. 结课测试｜来赴一场满分之约！