邊緣AI|使用嵌入式機器學習解決真實世界的問題
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【簡介】
邊緣AI正轉變著電腦與現實世界的互動方式,讓物聯網裝置能夠重拾先前因成本、頻寬或電力限制而被捨棄的99%感測器資料,進而做出決策。透過嵌入式機器學習等技術,開發者就能精煉人類直覺並將其部署到各種目標上,涵蓋了超低功耗微控制器到嵌入式Linux裝置。
這本實用指南為專業工程人士,包括產品經理和技術主管,提供了一個運用邊緣AI技術來解決實際工業、商業和科學問題的端對端框架。你將有機會探索從資料收集、模型最佳化再到調校測試的所有階段,學習如何設計和支援邊緣AI和嵌入式機器學習產品。邊緣AI必定會成為系統工程師的標準工具,本書中的高階路線圖可幫助你快速上手。
.奠定關於邊緣裝置的AI和ML專業知識
.了解哪些專案最適合使用邊緣AI來解決
.探索邊緣AI應用的關鍵設計模式
.學習開發AI系統的迭代工作流程
.打造一支能夠解決實際問題的團隊
.遵循負責任AI過程來製作有效的產品
「本書針對如何結合現今的AI智慧技術和嵌入式系統做了完美的介紹」
—Elecia White
《Making Embedded Systems》書籍作者與Embedded數位廣播節目主持人
「任何剛踏入這個新興領域的人都會受益於本書所提供的深刻見解和清晰思緒」
—Aurélien Geron
曾任YouTube自動影片分類小組主管與暢銷書作家
「我可以想像這本書被大家當作參考書來反覆查找」
—Fran Baker
Arm永續與社會影響力部門主任
【目錄】
前言
第1章 邊緣AI簡介
定義關鍵詞彙
為什麼需要邊緣AI
第2章 真實世界中的邊緣AI
邊緣AI 的常見使用案例
應用類型
以負責任的態度來開發應用
第3章 邊緣AI 的各種硬體
感測器、訊號與資料來源
邊緣AI 處理器
第4章 邊緣AI 演算法
特徵工程
AI 演算法
第5章 工具和專業知識
建立邊緣AI 開發團隊
產業工具
第6章 理解和界定問題
邊緣AI 工作流程
我需要邊緣AI 嗎
確定可行性
第7章 如何建立資料集
資料集長什麼樣子
理想的資料集
資料集和領域專業知識
資料、倫理和負責任的 AI
以資料為中心的機器學習
估算資料需求
取得資料
儲存與取得資料
確保資料品質
準備資料
隨著時間建立資料集
第8章 設計邊緣AI 應用程式
產品和體驗設計
架構設計
考慮設計中的各種選項
第9章 開發邊緣AI 應用程式
邊緣AI 的迭代式開發工作流程
總結
第10章 評估、部署和支援邊緣AI 應用程式
評估邊緣AI 系統
部署邊緣AI 應用程式
支援邊緣AI 應用
第11章 案例:野生動物監測系統
探索問題
探索解決方案
設定目標
設計解決方案
蒐集資料集
DSP 和機器學習工作流程
測試模型
部署
迭代和回饋循環
AI 造福世界
相關成果
第12章 使用案例:食品品質保證
探索問題
探索解決方案
設定目標
設計解決方案
蒐集資料集
DSP 和機器學習工作流程
測試模型
部署
迭代和回饋循環
相關成果
第13章 使用案例:消費性產品使用案例-消費性產品
探索問題
設定目標
設計解決方案
蒐集資料集
DSP 和機器學習工作流程
測試模型
部署
迭代和回饋循環
相關成果
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邊緣AI-使用NVIDIA Jetson Orin Nano開發具備深度學習、電腦視覺與生成式AI功能的ROS2機器人 (1版)
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【簡介】
內容簡介:★ NVIDIA DLI 深度學習機構白金級認證講師專業講解 ★ ★ 完整解析 NVIDIA Jetson 邊緣運算電腦,最新的 Jetson Orin Nano Super 算力飆升1.7倍!【Jetson Orin Nano Super】NVIDIA 執行長黃仁勳盛讚的1.7倍AI算力提升在這裡!【加速運算】NVIDIA Jetson 系列邊緣運算電腦,搭載 CUDA 與 TensorRT 加速技術,實現掌上高速運算的承諾。【立體機器視覺】整合 Intel RealSense 與 StereoLab ZED 景深攝影機,讓機器人擁有清晰的空間感知能力。【ROS2 作業系統】機器人智慧全面升級,輕鬆實現各種自動化任務。【生成式 AI 應用】在裝置端執行各種大語言、圖像、語音與 Cosmos 等多模態生成模型,讓無限創意在邊緣運算中展翅高飛!
【目錄】
章節說明:第 1 章 單板電腦與邊緣運算1.1 邊緣運算裝置1.2 單板電腦1.3 NVIDIA 線上資源1.4 NVIDIA Jetson 家族1.5 Jetson Orin Nano 開發套件開箱1.6 總結第 2 章 Jetson Orin Nano 初體驗2.1 Jetson Orin Nano 開機!2.2 基礎系統操作2.3 Jetson Orin Nano Super2.4 總結第 3 章 深度學習結合視覺辨識應用3.1 OpenCV 電腦視覺函式庫3.2 NVIDIA 深度學習視覺套件包3.3 總結第 4 章 整合深度視覺4.1 Intel RealSense 景深攝影機4.2 ZED 景深攝影機4.3 總結第 5 章 ROS2 機器人作業系統5.1 ROS / ROS25.2 NVIDIA Issac ROS5.3 安裝 ROS25.4 RK ROS2 移動平台5.5 ROS2 基本節點5.6 AI 節點5.7 進階應用5.8 總結第 6 章 生成式 AI 結合邊緣運算裝置6.1 淺談生成式 AI6.2 NVIDIA Jetson Generative AI lab6.3 總結
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實戰智慧物聯網AIoT程式設計學邊緣運算 - 使用Pomas4 AI開發板與Arduino電控模組 - 附MOSME行動學習一點通:評量.加值
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1.以Pomas開發板為核心,全面系統介紹硬體特性和軟體編程環境,讓讀者對開發板有基本的認識。包括驅動程式安裝、MicroPython整合開發環境使用等。
2.詳細介紹各類電子元件的使用方法和實作案例,涵蓋多種電子元件的應用,提供豐富的實作案例。從基礎的LED燈控制到進階的超音波感測器、語音辨識等,讓讀者學習如何應用這些元件進行各種電子項目的開發。
3.提供專題應用案例,幫助讀者將所學知識應用到實際項目中,而專題應用則展示如何將所學知識應用於實際生活中。包括智慧植栽、藍牙遠距搖控、網際網路應用和智慧家庭系統等專案,這些應用案例涉及了邊緣運算的思想,如將資訊處理和決策功能應用到設備端,内容貼近實際應用,注重務實性和創造力培養。
目錄
Chapter 1 Pomas 開發板
1-1 認識Pomas 開發板
1-2 MicroPython 整合開發環境
1-3 Python 基本語法
1-4 電子元件及電路接線入門
課後習題
Chapter 2 電子元件
2-1 電子材料套件
2-2 實作:開發板內建LED 燈
2-3 實作:外接LED 燈控制
2-4 實作:PWM 呼吸燈
2-5 實作:按鈕開關的使用
2-6 實作:RGB 七彩霓虹燈
2-7 實作:亮度感測模組
2-8 實作:可變電阻調光燈
2-9 實作:TFT LCD 螢幕顯示圖片與文字
2-10 實作:DHT11 數位溫濕度計
2-11 實作:文字型LCD 顯示模組
2-12 實作:超音波感測器——倒車雷達
2-13 實作:揚聲器SPK
2-14 實作:麥克風錄音機
2-15 實作:可調速電風扇
2-16 實作:滾珠開關
2-17 實作:震動開關
2-18 實作:聲音偵測傳感器
2-19 實作:語音辨識
2-20 實作:人臉辨識——使用邊緣運算
課後習題
Chapter 3 專題應用
3-1 專題:智慧植栽
3-2 專題:藍牙遠距搖控
3-3 專題:互聯網應用
3-4 專題:智慧家庭
課後習題
附錄
Pomas V2 開發板
參考答案
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遊走邊緣的國度:那些被遺忘的流亡行李-巴勒斯坦
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