應用Arduino與低耗電微控製器
深度學習網路正在不斷縮小,而且比以前小太多瞭。Google Assistant偵測單字的模型隻有14 KB,小到可在微控製器上運行。這本實用的書籍將引領你進入TinyML領域,結閤深度學習和嵌入式係統,用微型設備產生驚人的效果。
Pete Warden和Daniel Situnayake將講解如何訓練可以放入任何環境的微型模型。對想要使用機器學習來建構嵌入式係統的軟體和硬體開發者來說,這是一本理想的指南,它將指引你逐步建立一係列的TinyML專案,而且你不需要具備機器學習或微控製器的經驗。
‧建立語音辨識器、人體偵測鏡頭及可以迴應手勢的魔杖
‧活用Arduino和超低電力的微控製器
‧學習ML的基本概念及訓練自己的模型
‧訓練可以理解音訊、影像和加速度計資料的模型
‧探索Google為TinyML設計的工具組,TensorFlow Lite for Microcontrollers
‧為app進行除錯及保護隱私和安全
‧優化等待時間、耗電量、模型和二進製檔的大小
名人推薦
「想要瞭解如何在資源有限的設備上運行機器學習嗎?那就要看這本書,它是AI發展的裏程碑。」 —Massimo Banzi Arduino共同創辦人
「本書藉由清楚、有趣的用例來教你如何在Arm微控製器上部署ML。」 —Jem Davies Arm機器學習集團副總裁、研究員和總經理