• Media type: E-Book
  • Title: TinyML : wykorzystanie TensorFlow Lite do uczenia maszynowego na Arduino i innych mikrokontrolerach
  • Contributor: Warden, Pete [VerfasserIn]; Situnayake, Daniel [VerfasserIn]; Mizerska, Anna [ÜbersetzerIn]
  • imprint: Gliwice: Helion, [2022]
  • Issue: [First edition].
  • Extent: 1 online resource (432 pages); illustrations
  • Language: Polish
  • ISBN: 9788328383630; 8328383632
  • Keywords: TensorFlow ; Machine learning ; Signal processing Digital techniques ; Microcontrollers
  • Origination:
  • Footnote:
  • Description: 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.