Product info / Cechy produktu
Rodzaj (nośnik) / Item type
|
książka / book
|
Dział / Department
|
Książki i czasopisma / Books and periodicals
|
Autor / Author
|
Pete Warden
,
Daniel Situnayake
|
Tytuł / Title
|
TinyML.
|
Podtytuł / Subtitle
|
Wykorzystanie TensorFlow Lite do uczenia maszynowego na Arduino i innych mikrokontrolerach
|
Język / Language
|
polski
|
Wydawca / Publisher
|
Helion
|
Rok wydania / Year published
|
2022
|
Tytuł originału / Original title
|
TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers
|
Języki oryginału / Original lanugages
|
angielski
|
|
|
Rodzaj oprawy / Cover type
|
Miękka
|
Wymiary / Size
|
16.8x23.7
|
Liczba stron / Pages
|
432
|
Ciężar / Weight
|
0,5300 kg
|
|
|
Wydano / Published on
|
22.02.2022
|
ISBN
|
9788328383623 (9788328383623)
|
EAN/UPC
|
9788328383623
|
Stan produktu / Condition
|
nowy / new - sprzedajemy wyłącznie nowe nieużywane produkty
|
Osoba Odpowiedzialna / Responsible Person
|
Osoba Odpowiedzialna / Responsible Person
|
Może się wydawać, że profesjonalne systemy uczenia maszynowego wymagają sporych zasobów mocy obliczeniowej i energii. Okazuje się, że niekoniecznie: można tworzyć zaawansowane, oparte na sieciach neuronowych aplikacje, które doskonale poradzą sobie bez potężnych procesorów. Owszem, praca na mikrokontrolerach podobnych do Arduino lub systemach wbudowanych wymaga pewnego przygotowania i odpowiedniego podejścia, jest to jednak fascynujący sposób na wykorzystanie niewielkich urządzeń o niskim zapotrzebowaniu na energię do tworzenia zdumiewających projektów.
Ta książka jest przystępnym wprowadzeniem do skomplikowanego świata, w którym za pomocą techniki TinyML wdraża się głębokie uczenie maszynowe w systemach wbudowanych. Nie musisz mieć żadnego doświadczenia z zakresu uczenia maszynowego czy pracy z mikrokontrolerami. W książce wyjaśniono, jak można trenować modele na tyle małe, by mogły działać w każdym środowisku - również Arduino. Dokładnie opisano sposoby użycia techniki TinyML w tworzeniu systemów wbudowanych opartych na zastosowaniu ucze nia maszynowego. Zaprezentowano też kilka ciekawych projektów, na przykład dotyczący budowy urządzenia rozpoznającego mowę, magicznej różdżki reagującej na gesty, a także rozszerzenia możliwości kamery o wykrywanie ludzi.
W książce między innymi:
praca z Arduino i innymi mikrokontrolerami o niskim poborze mocy
podstawy uczenia maszynowego, budowy i treningu modeli
TensorFlow Lite i zestaw narzędzi Google dla TinyML
bezpieczeństwo i ochrona prywatności w aplikacji
optymalizacja modelu
tworzenie modeli do interpretacji różnego rodzaju danych
Ograniczone zasoby? Poznaj TinyML!
O autorach
Pete Warden jest współzałożycielem zespołu do spraw TensorFlow. Obecnie zajmuje się platformą TensorFlow dla mobilnych systemów operacyjnych i systemów wbudowanych. Wcześniej był założycielem firmy Jetpac, przejętej przez Google w 2014 roku.
Daniel Situnayake wspiera programistów TensorFlow w Google. Jest współzałożycielem firmy Tiny Farms, która jako pierwsza w Stanach Zjednoczonych zautomatyzowała proces uzyskiwania białka z owadów na skalę przemysłową.
Książka TinyML.
z wysyłką za granicę