邊緣人工智能 丹尼爾.西圖納亞克 珍妮.普朗克特 9787111777168 【台灣高等教育出版社】

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書名：邊緣人工智能
ISBN：9787111777168
出版社：機械工業
著編譯者：丹尼爾.西圖納亞克 珍妮.普朗克特
頁數：399
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1737125
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邊緣人工智能正在改變計算機與真實世界交互的方式，使物聯網設備能夠利用之前因成本、帶寬或功耗限制而被丟棄的99%的感測器數據來做出決策。藉助嵌入式機器學習等技術，開發人員能夠捕捉人類的直覺，並將其應用於各種目標——從超低功耗微控制器到嵌入式Linux設備。 這本實用指南為工程專業人士提供了一個完整的框架，用於解決工業、商業和科學領域的實際問題，適用於產品經理和技術領導者。你將深入了解從數據收集到模型優化、調整和測試的每個階段，學習如何設計和支持邊緣人工智能和嵌入式機器學習產品。邊緣人工智能將成為系統工程師的標準工具，這份高層次的路線圖將幫助你快速入門。 通過閱讀本書，你將： 增強你在邊緣設備上人工智能和機器學習領域的專業知識。 了解哪些項目最適合使用邊緣人工智能來完成。 探索邊緣人工智能應用的關鍵設計模式。 掌握一種用於開發人工智能系統的迭代工作流。 構建一個擁有解決實際問題技能的團隊。 遵循負責任的人工智能流程來創造有效的產品。

內容簡介

本書以實用、易於理解的方式介紹了新興的、迅速發展的邊緣人工智能領域。本書涵蓋廣泛的主題，從核心概念到最新的硬體和軟體工具，內容充滿了可操作的建議，並包含多個端到端示例。本書可分為兩部分：第一部分介紹和討論關鍵概念，幫助你了解整個領域的情況，並帶你了解有助於設計和實現應用程序的實際過程；第二部分通過三個完整的用例來演示如何運用所學知識解決科學、工業和消費者項目中的實際問題。本書旨在為那些將推動這場革命的工程師、科學家、產品經理和決策者提供指導。它是針對整個領域的高層次指南，提供了一個工作流程和框架，用於利用邊緣人工智能解決現實世界的問題。

作者簡介

珍妮·普朗克特（Jenny Plunkett）是Edge Impulse的高級開發者關係工程師，是一位技術演講者、開發者傳道者和技術內容創作者。

目錄

序
前言
第1章 邊緣人工智能簡介
1 1 關鍵術語定義
1 1 1 嵌入式
1 1 2 邊緣端和物聯網
1 1 3 人工智能
1 1 4 機器學習
1 1 5 邊緣人工智能
1 1 6 嵌入式機器學習和微型機器學習
1 1 7 數字信號處理
1 2 為什麼需要邊緣人工智能
1 2 1 理解邊緣人工智能的好處（BLERP）
1 2 2 邊緣人工智能的作用
1 2 3 邊緣人工智能與常規人工智能之間的主要區別
1 3 總結
第2章 現實世界中的邊緣人工智能
2 1 邊緣人工智能的常見用例
2 1 1 綠地和棕地項目
2 1 2 現實世界的產品
2 2 應用類型
2 2 1 物體追蹤
2 2 2 理解和控制系統
2 2 3 了解人和生物
2 2 4 信號轉換
2 3 負責任地創建應用
2 3 1 負責任的設計和人工智能倫理
2 3 2 黑盒和偏差
2 3 3 保持謹慎
2 4 總結
第3章 邊緣人工智能的硬體
3 1 感測器、信號和數據源
3 1 1 感測器和信號的類型
3 1 2 聲學與振動
3 1 3 視覺與場景
3 1 4 運動與位置
3 1 5 力與觸覺
3 1 6 光學、電磁和輻射
3 1 7 環境、生物和化學
3 1 8 其他信號
3 2 邊緣人工智能處理器
3 2 1 邊緣人工智能硬體架構
3 2 2 微控制器和數字信號處理器
3 2 3 片上系統
3 2 4 深度學習加速器
3 2 5 FPGA和 ASIC
3 2 6 邊緣伺服器
3 2 7 多設備架構
3 2 8 設備和工作負載
3 3 總結
第4章 邊緣人工智能算法
4 1 特徵工程
4 1 1 處理數據流
4 1 2 數字信號處理算法
4 1 3 結合特徵與感測器
4 2 人工智能算法
4 2 1 按功能劃分的算法類型
4 2 2 按實現方式劃分的算法類型
4 2 3 邊緣設備的優化
4 2 4 在設備上訓練
4 3 總結
第5章 工具與專業知識
5 1 為邊緣人工智能組建團隊
5 1 1 領域專業知識
5 1 2 多元化
5 1 3 利益相關者
5 1 4 角色與責任
5 1 5 邊緣人工智能的招聘
5 1 6 學習邊緣人工智能技能
5 2 行業工具
5 2 1 軟體工程
5 2 2 使用數據
5 2 3 算法開發
5 2 4 在設備上運行算法
5 2 5 嵌入式軟體工程與電子技術
5 2 6 邊緣人工智能的端到端平台
5 3 總結
第6章 理解和構建問題
6 1 邊緣人工智能工作流程
6 2 我需要邊緣人工智能嗎
6 2 1 描述一個問題
6 2 2 我需要部署到邊緣嗎
6 2 3 我需要機器學習嗎
6 2 4 實踐練習
6 3 確定可行性
6 3 1 道德可行性
6 3 2 商業可行性
6 3 3 數據集可行性
6 3 4 技術可行性
6 3 5 做最後的決定
6 3 6 規劃一個邊緣人工智能項目
6 4 總結
第7章 如何構建一個數據集
7 1 數據集是什麼樣的
7 2 理想的數據集
7 3 數據集和領域專業知識
7 4 數據、道德和負責任的人工智能
7 4 1 盡量減少未知因素
7 4 2 確保領域專業知識
7 5 以數據為中心的機器學習
7 6 估計數據要求
7 7 掌握數據
7 8 存儲和檢索數據
7 8 1 讓數據進入存儲庫
7 8 2 收集元數據
7 9 確保數據質量
7 9 1 確保數據集的代表性
7 9 2 通過抽樣審查數據
7 9 3 標籤雜訊
7 9 4 常見的數據錯誤
7 9 5 漂移和偏移
7 9 6 錯誤的不均勻分佈
7 10 準備數據
7 10 1 標記
7 10 2 格式化
7 10 3 數據清洗
7 10 4 特徵工程
7 10 5 數據分割
7 10 6 數據增強
7 10 7 數據管道
7 11 隨著時間推移構建數據集
7 12 總結
第8章 設計邊緣人工智能應用
8 1 產品與體驗設計
8 1 1 設計原則
8 1 2 確定解決方案的範圍
8 1 3 設定設計目標
8 2 架構設計
8 2 1 硬體、軟體和服務
8 2 2 基本應用程序架構
8 2 3 複雜的應用程序架構和設計模式
8 2 4 使用設計模式
8 3 設計中的選擇度量
8 4 總結
第9章 開發邊緣人工智能應用
9 1 邊緣人工智能開發的迭代工作流程
9 1 1 探索
9 1 2 目標設定
9 1 3 引導
9 1 4 測試和迭代
9 1 5 部署
9 1 6 支持
9 2 總結
第10章 評估、部署和支持邊緣人工智能應用
10 1 評估邊緣人工智能系統
10 1 1 評估系統的方法
10 1 2 有用的指標
10 1 3 評估技術
10 1 4 評估和負責任的人工智能
10 2 部署邊緣人工智能應用
10 2 1 部署前任務
10 2 2 部署中任務
10 2 3 部署後任務
10 3 支持邊緣人工智能應用
10 3 1 部署后監控
10 3 2 改進實時應用程序
10 3 3 道德和長期支持
10 4 接下來會發生什麼
第11章 用例：野
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