“前端生态系统发展得如此之快，从某种程度上讲，前端工程师比其他任何人都更擅长将 AI 引入他们的工具集，因为他们习惯于掌握新工具，并弄清楚如何整合和使用这些工具来汇集所有不同工作流程的精华，”可观测性平台 Honeycomb 的工程副总裁 Nakashima 说。
不得不承认，当前技术发展日新月异，而前端工程师的角色也已经不仅仅是代码的编写者，更是用户体验的创造者和创新技术的实践者。随着 AI 技术的蓬勃发展，“AI + 前端”已经成为前端领域的新趋势，它不仅能够提升我们的工作效率，更能够为我们的产品和服务带来革命性的改变。作为一名长期耕耘在技术前沿的开发者，我深知 AI 技术在前端领域的应用潜力。AI 不仅仅是一个工具，它是一种全新的思维方式，一种能够让我们的设计更加智能、交互更加自然的力量。确实，AI 的理论很深奥，实践起来也不容易，很多前端小伙伴可能都跟我一样，感到有点摸不着头脑。比如，AI 的知识体系太庞大了，都不知道从哪里开始学；就算学了点理论，也不知道在实际工作中怎么用；再加上日常工作里很少有机会接触到 AI 项目，这让学习的热情都有点受挫。我真正开始上手，还是因为看了前阿里前端技术大神「柳博文」关于 AI + 前端的分享。不管是对于 AI + 前端理论方面的深入讲解，还是在项目应用实践方面，他都有自己独到的见解。最近，他在极客时间推出了一门课程《前端工程师的AI实战课》，主要是想帮那些还在迷茫中的同学们找到方向，同时分享自己多年的项目经验。还准备了超多的大厂项目实例，比如 UI 千人千面、用算法模型寻找数据共性等，完全可以帮助大家突破学习前端 + AI 路上的每一个关卡。![]()
柳博文，前面提到过，他是前阿里的前端算法大神，现在是ABB 高级研发工程师。长期活跃于大前端领域，在机器学习（尤其是 CV 领域）、AI 算法以及 AI 的前端工程实践方面有着深入的理解和经验积累。在 GPT 受到广泛关注前，就已做过 AI 出码、UI 千人千面等前沿项目，对于 AI 技术在前端领域的应用经验颇丰。特别是他曾在腾讯游戏的数据平台工作，主要负责 Web 端游戏视频的智能剪辑功能研发。这段经历让他深入了解了如何利用 AI 技术来优化剪辑效果，提升视频内容的质量，从而为用户带来更佳的观看体验。这也成为了他开始接触并思考端侧模型的契机。此外，他还负责过手机淘宝的导购营销。在这期间，他结合 AI，使得工作链路能实现自动出码，从而大幅提升了研发效率；而且在用户体验层面，他探索了 AI 驱动的人群精细化UI运营，有效提升了业务转化率。这些经历都使他对“AI+前端”有了更深入的认识。柳博文老师一再强调，希望这门课程带给大家的是双重收获。所以，在最初设计这门课程的时候，柳博文老师就决定走“技术+实践”的路子。技术方面，带你掌握 AI + 前端开发新范式，熟悉数据制作到模型训练、代码生成的全流程。实战项目方面，为你传授大厂前端领域和商业场景中的 AI 落地经验，为你的日常工作提效与未来职业发展打好基础。第一章，他将为大家梳理课程中会用到的前端知识，包括React和NodeJS，以及组件化和组件可解释性。这些内容既是对熟悉领域的快速回顾，也是后续实践的基础。第二章，他将从前端工程师的角度出发，带领大家掌握必要的视觉AI技术基础。为了使理论学习更加生动，他还会指导学员使用 JS 版本的视觉模型，通过实际操作来巩固所学知识。此外，还将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。在第三章，他将带你实现一个AI布局助手，让你体验从 AI 模型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。第四章，他会带你结合 AI 进行另一个实践，即基于 AI 的 Feeds 流端侧重排。这个项目将让大家更深刻地体验到 AI 在真实业务场景中的作用，掌握热力图工具和数据可视化分析，并通过 AI 算法模型推荐实现人群精细化 UI 运营等新技能，为业务提效带来新思路。第五章，他将带你进行一些开源项目的本地搭建尝试，包括搭建本地大模型应用矩阵。你将学习、部署开源的 ChatGLM2-6B 项目，实现文本大模型助手。随后，通过学习与部署 StableDiffusion 来体验文生图大模型，实现图像生成大模型的本地应用。最后，还将学习探讨视频生成大模型，并通过 MuseTalk 进行体验。![]()
这个时代，机会一定属于提前准备的人。前端的发展早已经进入深水区，“AI+ 前端”无疑会成为前端深水区之一，在 AI 大模型爆发的这个关键节点进入这个领域，无疑是一个明智的选择。戳此「阅读原文」，立即跟着柳博文老师上手 “AI + 前端”。
