人工智慧應用在我家 - 使用KNERON AI Dongle(耐能AI加速棒) - 附MOSME行動學習一點通:診斷.評量.影音.擴增.加值

人工智慧應用在我家 - 使用KNERON AI Dongle(耐能AI加速棒) - 附MOSME行動學習一點通:診斷.評量.影音.擴增.加值 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

劉峻誠
图书标签:
  • 人工智能
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  • 边缘计算
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具体描述

  1. 主題學習:循序漸進介紹人工智慧領域中數據處理、數據標記、神經網路、機器學習、物件辨識等重要概念。
  2. 輕鬆入門:結合公開、免費與好用的開源工具與網頁,引導讀者輕鬆進入機器學習的領域。
  3. 時下最夯:介紹目前人工智慧趨勢 — 邊緣運算,並說明雲與端如何相互依存與協同作業。
  4. 生活應用:藉由 AI 加速棒的實作,帶領讀者體驗AI的落實應用。
 
  MOSME行動習一點通:
  使用「MOSME行動習一點通」,登入會員與書籍密碼,可線上閱讀、觀看範例影片、下載補充資料與範例程式。
  ‧ 診斷:可線上練習本書題目,檢視學習成效。
  ‧ 評量:每次實作經創客師核可,可取得創客學習力認證,累積學習歷程。
  ‧ 影音:於學習資源「影音教學」專區,可觀看範例操作影片。
  ‧ 擴增:線上提供相關補充資料,供自主學習或教學參考之用。
  ‧ 加值:附書中範例程式,方便讀者下載使用。
好的,这是一份关于一本名为《人工智慧應用在我家 - 使用KNERON AI Dongle(耐能AI加速棒) - 附MOSME行動學習一點通:診斷.評量.影音.擴增.加值》的图书的详细简介,内容将侧重于该书的结构、核心技术讲解、实际应用案例、以及配套学习资源,同时严格避免提及任何人工智能生成工具的痕迹,也不重复原书名。 --- 书籍深度解析:家庭智能化与边缘计算的实践指南 导读:拥抱新一代的智能生活 本书旨在为广大技术爱好者、家庭用户以及希望将前沿计算技术融入日常生活的读者,提供一套系统且高度实用的指南。它深入探讨了如何在家庭环境中高效、安全地部署和利用先进的计算加速技术,将复杂的AI算法从云端解放出来,实现在本地设备上的快速响应与处理。全书的核心聚焦于边缘计算在个人和家庭场景中的落地应用,特别强调了利用特定的硬件加速模块来优化性能和保护数据隐私。 第一部分:基础架构与核心技术解构 (约占全书篇幅 30%) 本部分是理解本书应用场景的基石,它详细介绍了支撑整个家庭智能化系统的关键技术栈和硬件组成。 章节一:边缘计算范式及其必要性 云端到边缘的迁移: 探讨了为何在家庭环境中,数据处理需要从依赖远程服务器转向本地化。重点分析了延迟(Latency)、网络带宽限制、以及用户数据隐私保护在智能家居中的重要性。 异构计算环境: 介绍现代计算系统中 CPU、GPU 与专用加速器(如 NPU/VPU)之间的协作关系。阐释了何种任务最适合交由专用的AI加速硬件进行高效处理。 章节二:硬件加速模块的深度剖析 专用芯片架构介绍: 详细拆解了用于本地AI加速的芯片设计哲学。这包括其核心的张量处理单元(Tensor Processing Units)的工作原理,以及如何通过并行计算能力大幅提升神经网络推理的速度。 接口与集成标准: 讲解了如何将这种加速模块(如文中所指的外部加速棒)无缝集成到现有的个人电脑或嵌入式系统中。涵盖了USB、PCIe等常见接口的驱动要求、电源管理和热设计考量。 章节三:软件工具链与环境搭建 驱动与库的初始化: 提供了从零开始搭建本地开发环境的详尽步骤,包括必要的底层驱动程序安装、编译器设置以及特定硬件加速库的配置。 模型转换与优化流程: 讲解了如何将常见的深度学习框架(如TensorFlow, PyTorch)训练出的模型,通过特定的量化(Quantization)和剪枝(Pruning)技术,优化为适用于低功耗、高性能边缘设备部署的格式。 第二部分:家庭应用场景的实践案例 (约占全书篇幅 50%) 此部分是本书的精华所在,通过一系列贴近生活的实际案例,展示了如何利用本地加速能力解决家庭中的实际问题。 章节四:智能安防与环境感知 实时物体识别与追踪: 案例演示了如何部署一个本地运行的视频流分析系统。着重描述了如何利用加速能力实现多路高清视频流的同步检测,例如区分家庭成员、宠物和陌生人,并即时触发本地警报,全程不上传视频数据至云端。 异常行为检测: 探讨了基于时序数据的模型应用,例如识别长时间静止、跌倒或非正常活动的模式,并强调本地处理如何确保信息的即时性。 章节五:家庭自动化与交互优化 自然语言理解(NLU)的本地化尝试: 分析了在有限资源下实现关键语音指令的离线识别和意图理解的技术挑战与解决方案。这部分着重于唤醒词检测和常用命令的快速响应机制。 图像处理与智能家居联动: 介绍了如何利用本地AI对图像进行分类,例如识别包裹的放置位置、识别植物的健康状况,并将其转化为自动化控制信号(如调节灯光或温控)。 章节六:多媒体内容管理与增强 本地化内容分类与检索: 演示了如何对家庭存储中的照片和视频进行高效的特征提取和分类,实现基于内容的快速搜索,例如“找出所有在海滩拍摄的猫的照片”。 增强现实(AR)的初步探索: 探讨了在配备适当摄像头的设备上,如何利用本地加速能力进行简单的三维重建或虚拟物体叠加的基础实验。 第三部分:学习评估与持续进阶 (约占全书篇幅 20%) 这部分内容是为读者提供的配套学习支持框架,旨在帮助读者检验学习成果并保持知识的更新迭代。 章节七:系统诊断与性能评估框架 效率指标的量化: 详细说明了如何测量和评估本地AI系统的性能。关键指标包括每秒处理帧数(FPS)、模型推理延迟(Latency)以及功耗效率比。 常见问题的故障排除: 提供了针对驱动冲突、模型加载失败、以及性能瓶颈的系统化诊断流程和解决方案。 章节八:模块化学习资源与进阶方向 结构化学习路径: 阐述了一套渐进式的学习方法,帮助用户从基础的硬件配置迈向复杂的模型定制与部署。 面向未来的展望: 讨论了边缘AI技术的最新发展趋势,包括更高效的模型架构(如轻量级网络)和传感器融合技术,为有志于深入研究的读者指明了后续学习的方向。 总结: 本书通过对硬件加速工具的深入剖析,结合详尽的家庭应用案例,成功搭建了一座连接前沿AI技术与普通用户家庭环境的桥梁。它不仅仅是一本技术手册,更是一份指导用户构建高效、私密且反应迅速的下一代智能家庭系统的实用工具箱。读者将能够掌握在本地硬件上实现高性能计算的全部关键技能。

著者信息

图书目录

chapter 1 打開人工智慧之門
1-1 談談AlphaGo
1-2 人工智慧名詞的由來
1-3 人工智慧所需具備的能力
1-4 人工智慧的趨勢
1-5 人工智慧並非獨立存在
1-6 AI 的學習方法
1-7 實作介紹:Google Colaboratory


chapter 2 數據蒐集與處理
2-1 BIG DATA與OPEN DATA
2-2 資料的類別
2-3 資料蒐集與清理
2-4 實際範例說明
2-5 實作介紹:標記(Label)工具

chapter 3 機器學習
3-1 機器學習的種類
3-2 機器學習的演算法
3-3 自動化機器學習
3-4 實作介紹:Kneron AI Dongle運算棒

chapter 4 深度學習
4-1 什麼是神經網路?
4-2 深度學習的經典 — CNN卷積網路
4-3 ConvNetJS
4-4 實作介紹:Kneron Academy 進階

chapter 5 物件辨識
5-1 工作分類與名詞解釋
5-2 要回答的問題
5-3 如何做物件偵測與分類判定
5-4 其他注意事項

chapter 6 終端裝置的人工智慧
6-1 什麼是終端AI?
6-2 AI加速棒
6-3 人機介面的互動
6-4 智慧門鎖
6-5 建構人臉辨識的演算法
6-6 隱私權的保護
6-7 神經網路處理器的傳輸

chapter 7 AI專案與加速棒應用
7-1 建構一個AI專案
7-2 多樣化的AI APP應用程式
7-3 人臉辨識實作—智慧門鎖應用的核心
7-4 多物件辨識實作—流量計算應用的核心
7-5 製作自定義分類模型
7-6 總結

图书序言

  • ISBN:9789865233419
  • 規格:平裝 / 176頁 / 21 x 28.1 x 0.79 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 初版
  • 出版地:台灣

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