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
39,90 zł 99,00 zł (-60%)
49,50 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka Dostępny natychmiast po opłaceniu zakupu 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!

WIELKANOCNY KIERMASZ KSIĄŻKOWY 2026 / rabaty do -95%

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
39,90 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 dawny BNP Paribas Bank Ikona płatności Google Pay Ikona płatności ING Bank Śląski Ikona płatności Inteligo Ikona płatności iPKO 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 Płacę z Getin Bank Ikona płatności Płać z BOŚ Ikona płatności Płatność online kartą płatniczą Ikona płatności Santander Ikona płatności Visa Mobile
Bezpieczne płatności szyfrowane SSL