ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

TinyML. Wykorzystanie TensorFlow Lite do uczenia maszynowego na Arduino i innych mikrokontrolerach Pete Warden, Daniel Situnayake

Autorzy:
Pete Warden, Daniel Situnayake
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
6.0/6  Opinie: 1
Stron:
432
Druk:
oprawa miękka
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment
Książka
59,40 zł 99,00 zł (-40%)
59,40 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka Wysyłamy w 24h

Ebook
49,50 zł 99,00 zł (-50%)
49,50 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Do przechowalni

Powiadom o dostępności audiobooka »

Czego się nauczysz?

  • Zasad działania uczenia maszynowego i głębokiego uczenia na mikrokontrolerach
  • Przygotowywania i etykietowania danych do treningu modeli TinyML
  • Budowania i trenowania modeli TensorFlow Lite z wykorzystaniem Pythona i Jupyter Notebooks
  • Konwertowania modeli do formatu TensorFlow Lite i integracji z kodem C
  • Tworzenia aplikacji TinyML na mikrokontrolery Arduino, SparkFun Edge i STM32
  • Implementowania rozpoznawania słów wybudzających na urządzeniach o niskim poborze mocy
  • Trenowania modeli do rozpoznawania dźwięków i przygotowywania własnych zestawów danych audio
  • Budowania aplikacji wykrywających obecność człowieka z użyciem kamery i mikrokontrolera
  • Trenowania i optymalizowania modeli do wykrywania osób w obrazach
  • Tworzenia aplikacji rozpoznających gesty z wykorzystaniem akcelerometru
  • Trenowania modeli do rozpoznawania gestów i integracji z różnymi platformami sprzętowymi
  • Wykorzystywania TensorFlow Lite dla mikrokontrolerów i rozszerzania jego funkcjonalności
  • Projektowania własnych aplikacji TinyML i wyboru odpowiedniego sprzętu
  • Optymalizowania prędkości działania, zużycia energii i rozmiaru modeli TinyML
  • Debugowania aplikacji TinyML i rozwiązywania typowych problemów wdrożeniowych
  • Zapewnienia prywatności, bezpieczeństwa i zgodności z przepisami przy wdrażaniu modeli TinyML

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!

Wiosna w głowie, ebook w dłoni! / do -50% na tysiące tytułów

Wybrane bestsellery

O autorach książki

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.

Pete Warden, Daniel Situnayake - pozostałe książki

Zobacz pozostałe książki z serii

Helion - inne książki

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
1. Czy muszę mieć doświadczenie z uczeniem maszynowym lub Arduino, aby skorzystać z tej książki?
Nie, książka została napisana z myślą o osobach początkujących. Wszystkie zagadnienia - zarówno z uczenia maszynowego, jak i pracy z mikrokontrolerami - są wyjaśnione krok po kroku.
2. Jakiego sprzętu i oprogramowania będę potrzebować, aby realizować projekty z książki?
Do większości projektów wystarczy popularna płytka Arduino lub kompatybilny mikrokontroler, podstawowy komputer oraz bezpłatne narzędzia programistyczne, takie jak Python, Jupyter Notebooks i Google Colaboratory. Szczegółowa lista znajduje się w książce.
3. Czy książka zawiera praktyczne przykłady i gotowe kody?
Tak, w książce znajdziesz szczegółowo opisane projekty wraz z przykładami kodu źródłowego oraz instrukcjami ich uruchamiania i modyfikowania.
4. Na jakich platformach sprzętowych można wdrażać opisane w książce projekty TinyML?
Projekty można realizować na różnych mikrokontrolerach, m.in. Arduino, SparkFun Edge oraz STM32F746G Discovery. Książka omawia wdrożenia na każdej z tych platform.
5. Czy po przeczytaniu książki będę potrafił samodzielnie stworzyć własną aplikację TinyML?
Tak, książka prowadzi przez cały proces - od podstaw, przez budowę i trening modeli, aż po wdrożenie własnych rozwiązań na mikrokontrolerach.
6. Czy książka omawia kwestie bezpieczeństwa i prywatności w projektach TinyML?
Tak, jeden z rozdziałów poświęcony jest zagadnieniom prywatności, bezpieczeństwa danych oraz ochrony modeli w systemach wbudowanych.
7. Czy materiały do książki, takie jak kody źródłowe, są dostępne online?
Tak, przykładowe kody i materiały pomocnicze są dostępne do pobrania, co umożliwia łatwe rozpoczęcie pracy nad projektami.
8. Czy książka pomoże mi zoptymalizować zużycie energii i wydajność moich aplikacji TinyML?
Tak, znajdziesz w niej dedykowane rozdziały dotyczące optymalizacji poboru mocy, prędkości działania modeli oraz minimalizacji rozmiaru plików binarnych.

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Książka
59,40 zł
Dodaj do koszyka
Ebook
49,50 zł
Dodaj do koszyka
Płatności obsługuje:
Ikona płatności Alior Bank Ikona płatności Apple Pay Ikona płatności Bank PEKAO S.A. Ikona płatności Bank Pocztowy Ikona płatności Banki Spółdzielcze Ikona płatności BLIK Ikona płatności Crédit Agricole e-przelew Ikona płatności Google Pay Ikona płatności ING Bank Śląski Ikona płatności mBank Ikona płatności Millennium Ikona płatności Nest Bank Ikona płatności Paypal Ikona płatności PayPo | PayU Płacę później Ikona płatności PayU Płacę później Ikona płatności Plus Bank Ikona płatności Płacę z Citi Handlowy Ikona płatności Płać z BOŚ Ikona płatności Płatność online kartą płatniczą Ikona płatności Santander Ikona płatności Visa Mobile