邊緣AI實踐指南 (影印版) (英文) 9787576613001 丹尼爾.斯托揚卡珍妮.普倫基特

Name: 邊緣AI實踐指南 (影印版) (英文) 9787576613001 丹尼爾.斯托揚卡 珍妮.普倫基特
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書名：邊緣AI實踐指南 (影印版) (英文)
ISBN：9787576613001
出版社：東南大學
著編譯者：丹尼爾.斯托揚卡珍妮.普倫基特
頁數：487
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1638113
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內容簡介

邊緣AI正在改變計算機與真實世界的交互方式，讓物聯網設備可以使用過去由於成本、帶寬或功耗限制而被丟棄的絕大部分感測器數據做出決策。通過嵌入式機器學習等技術，開發者可以捕捉人類直覺並將其部署至任何目標一一從超低功耗微控制器到嵌入式Linux設備。這本實用指南為包括產品經理和技術領導者在內的工程專業人士提供了一個端到端的框架，用於使用邊緣AI解決現實世界中的工業、商業、科學問題。你將探索整個過程的每個階段，從數據收集到模型優化，再到調優和測試，學習如何設計和支持邊緣AI與嵌入式機器學習產品。邊緣AI註定會成為系統工程師的標準工具。這份高級路線圖會幫助你入門。

作者簡介

丹尼爾·斯托揚卡（Daniel Situnayake），Edge Impulse的機器學習主管，領導嵌入式機器學習研發。

Foreword
Preface
1 A Brief Introduction to Edge AI
Defining Key Terms
Embedded
The Edge (and the Internet of Things)
Artificial Intelligence
Machine Learning
Edge AI
Embedded Machine Learning and Tiny Machine Learning
Digital Signal Processing
Why Do We Need Edge AI?
To Understand the Benefits of Edge AI， Just BLERP
Edge AI for Good
Key Differences Between Edge AI and Regular AI
Summary
2 Edge AI in the Real World
Common Use Cases for Edge AI
Greenfield and Brownfield Projects
Real-World Products
Types of Applications
Keeping Track of Objects
Understanding and Controlling Systems
Understanding People and Living Things
Transforming Signals
Building Applications Responsibly
Responsible Design and AI Ethics
Black Boxes and Bias
Technology That Harms， Not Helps
Summary
3 The Hardware of Edge AI
Sensors， Signals， and Sources of Data
Types of Sensors and Signals
Acoustic and Vibration
Visual and Scene
Motion and Position
Force and Tactile
Optical， Electromagnetic， and Radiation
Environmental， Biological， and Chemical
Other Signals
Processors for Edge AI
Edge AI Hardware Architecture
Microcontrollers and Digital Signal Processors
System-on-Chip
Deep Learning Accelerators
FPGAs and ASICs
Edge Servers
Multi-Device Architectures
Devices and Workloads
Summary
4 Algorithms for Edge AI
Feature Engineering
Working with Data Streams
Digital Signal Processing Algorithms
Combining Features and Sensors
Artificial Intelligence Algorithms
Algorithm Types by Functionality
Algorithm Types by Implementation
Optimization for Edge Devices
On-Device Training
Summary
5 Tools and Expertise
Building a Team for AI at the Edge
Domain Expertise
6 Understanding and Framing Problems
7 How to Build a Dataset
8 Designing Edge AI Applications
9 Developing Edge AI Applications
10 Evaluatinq， Deploying， and Supporting Edge AI Applications
11 Use Case: Wildlife Monitoring
12 Use Case: Food Quality Assurance
13 Use Case: Consumer Products
Index

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