Vítáme Vás, můžete se přihlásit nebo vytvořit účet.

Cart

product (empty)

Košík je prázdný

Zboží celkem: 0 Kč

Termín obdržení zásilky
Dodací doba je ovlivněna statním svátkem ( 17.11 )
Česká pošta	Středa 20.11
PPL	Středa 20.11
Osobní odběr	Čtvrtek 21.11
Termíny jsou pouze orientační a mohou se lišit podle zvoleného typu platby. O Průběhu zásilky Vás budeme informovat e-mailem.
Při nákupu většího množství produktů negarantujeme dodání do zobrazeného data

TinyML.

20 %

460 Kč 576 Kč

Expedice za 2 až 3 dny

Sleva až 70% u třetiny knih

Popis knihy

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:

\npraca z Arduino i innymi mikrokontrolerami o niskim poborze mocy\npodstawy uczenia maszynowego, budowy i treningu modeli\nTensorFlow Lite i zestaw narzędzi Google dla TinyML\nbezpieczeństwo i ochrona prywatności w aplikacji\noptymalizacja modelu\ntworzenie modeli do interpretacji różnego rodzaju danych\n

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.