TinyML. Wykorzystanie TensorFlow Lite do uczenia maszynowego na Arduino i innych mikrokontrolerach
- Autorzy:
- Pete Warden, Daniel Situnayake
- Ocena:
- 6.0/6 Opinie: 1
- Stron:
- 432
- Druk:
- oprawa miękka
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Opis ebooka: TinyML. Wykorzystanie TensorFlow Lite do uczenia maszynowego na Arduino i innych mikrokontrolerach
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.
W książce między innymi:
- praca z Arduino i innymi mikrokontrolerami o niskim poborze mocy
- podstawy uczenia maszynowego, budowy i treningu modeli
- TensorFlow Lite i zestaw narzędzi Google dla TinyML
- bezpieczeństwo i ochrona prywatności w aplikacji
- optymalizacja modelu
- tworzenie modeli do interpretacji różnego rodzaju danych
Ograniczone zasoby? Poznaj TinyML!
Sieci głębokiego uczenia maszynowego stają się coraz mniejsze. Dużo mniejsze. Asystent Google potrafi wykrywać słowa na podstawie modelu, którego rozmiar wynosi zaledwie 14 kilobajtów, zatem jest wystarczająco mały dla mikrokontrolerów. Dzięki tej książce poznasz technikę TinyML, gdzie głębokie uczenie i systemy wbudowane łączą się, by urzeczywistniać zdumiewające projekty z użyciem niewielkich urządzeń.
Pete Warden i Daniel Situnayake wyjaśniają w jaki sposób możesz trenować modele na tyle małe, by można je było zastosować w każdym środowisku. Książka idealna dla programistów, którzy chcą tworzyć systemy wbudowane z zastosowaniem uczenia maszynowego, gdyż pokaże Ci krok po kroku jak zrealizować kilka projektów z wykorzystaniem techniki TinyML. Nie jest wymagane żadne doświadczenie z zakresu uczenia maszynowego, ani mikrokontrolerów.
- Stwórz urządzenie rozpoznające mowę, spraw by kamera wykrywała ludzi i stwórz magiczną różdżkę, która reaguje na gesty.
- Pracuj z Arduino i mikrokontrolerami pobierającymi bardzo mało mocy.
- Poznaj podstawy uczenia maszynowego i naucz się trenować własne modele.
- Trenuj modele do interpretacji danych dźwiękowych, graficznych i tych odczytanych z akcelerometru.
- Odkryj TensorFlow Lite dla mikrokontrolerów oraz zestaw narzędzi Google dla TinyML.
- Znajduj i usuwaj błędy aplikacji oraz zapewnij bezpieczeństwo i ochronę prywatności.
- Optymalizuj czas reakcji, zużycie energii oraz rozmiar modelu.
"Jest to lektura obowiązkowa dla każdego zainteresowanego uczeniem maszynowym na urządzeniach o ograniczonych zasobach. Jest to krok milowy w rozwoju sztucznej inteligencji".
Massimo Banzi, współzałożyciel Arduino
"Ta książka uczy na jasnych i ciekawych przykładach zastosowania uczenia maszynowego na mikrokontrolerach opartych o architekturę Arm".
Jem Davies, wiceprezes, pracownik naukowy i dyrektor naczelny Machine Learning Group, Arm
Wybrane bestsellery
-
Odkryj fascynujący świat sztucznej inteligencji (AI) bez zbędnych komplikacji! Ta książka to idealny przewodnik dla każdego, kto chce zrozumieć, jak AI zmienia nasz świat, od podstawowych pojęć po zaawansowane technologie. Dzięki jasnym wyjaśnieniom i przystępnemu językowi, autor demistyfikuje sk...
AI bez tajemnic. Sztuczna Inteligencja od podstaw po zaawansowane techniki AI bez tajemnic. Sztuczna Inteligencja od podstaw po zaawansowane techniki
-
Tę książkę docenią wszyscy zainteresowani eksploracją danych i uczeniem maszynowym, którzy chcieliby pewnie poruszać się w świecie nauki o danych. Pokazano tu, w jaki sposób Excel pozwala zobrazować proces ich eksplorowania i jak działają poszczególne techniki w tym zakresie. Przejrzyście wyjaśni...
Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku
(40.20 zł najniższa cena z 30 dni)46.90 zł
67.00 zł(-30%) -
Oto praktyczny przewodnik po nauce o danych w miejscu pracy. Dowiesz się stąd wszystkiego, co ważne na początku Twojej drogi jako danologa: od osobowości, z którymi przyjdzie Ci pracować, przez detale analizy danych, po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym. Nauczysz się myśleć ...
Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym
(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
Dzięki tej książce dowiesz się, jak tworzyć niezawodne, skalowalne i odporne rozwiązania, a także jak projektować systemy następnej generacji przeznaczone dla środowiska chmury. Poznasz efektywne strategie dla produktu i nauczysz się je w pełni implementować w swojej organizacji. Zrozumiesz też, ...
Podręcznik architekta rozwiązań. Poznaj reguły oraz strategie projektu architektury i rozpocznij niezwykłą karierę. Wydanie II Podręcznik architekta rozwiązań. Poznaj reguły oraz strategie projektu architektury i rozpocznij niezwykłą karierę. Wydanie II
(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)90.30 zł
129.00 zł(-30%) -
Książka stanowi kompendium wiedzy na temat tej niesłychanie szybko rozwijającej się i dynamicznie wkraczającej w nasze życie dziedziny. Została napisana tak, aby była przystępna dla osób posiadających podstawowe umiejętności matematyczne. Może stanowić podręcznik dla studentów takich kierunków ja...(29.40 zł najniższa cena z 30 dni)
34.30 zł
49.00 zł(-30%) -
Ta książka jest przystępnym przewodnikiem po uczeniu maszynowym. Aby zrozumieć zawartą w niej treść, wystarczy podstawowa umiejętność programowania i znajomość matematyki na poziomie szkoły średniej. Znalazło się tu omówienie podstawowych pojęć i wyjaśnienie mechanizmów rządzących uczeniem głębok...
Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona
(59.40 zł najniższa cena z 30 dni)69.30 zł
99.00 zł(-30%) -
Ten podręcznik jest przeznaczony dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy uczenia maszynowego i nabrać praktycznego doświadczenia w używaniu pojęć matematycznych. Wyjaśniono tutaj stosowanie szeregu technik matematycznych, takich jak algebra liniowa, geometria analityczna, rozk...(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)
90.30 zł
129.00 zł(-30%) -
Rosnące możliwości różnych form sztucznej inteligencji niepokoją ludzi od kilkudziesięciu lat. Stopniowo uzależniamy się od ciągłej asysty nowoczesnych technologii, jednak coraz doskonalsze metody uczenia maszynowego, dostępna i potężna moc obliczeniowa korzystająca z niewyobrażalnie wielkich zas...
Człowiek na rozdrożu. Sztuczna inteligencja 25 punktów widzenia Człowiek na rozdrożu. Sztuczna inteligencja 25 punktów widzenia
(29.40 zł najniższa cena z 30 dni)34.30 zł
49.00 zł(-30%) -
Hone your machine learning skills to unlock robust models with less data through active machine learning. Tame messy datasets, conquer concept drift, and drive ML productivity with Python's active learning toolkit.
Active Machine Learning with Python. Refine and elevate data quality over quantity with active learning Active Machine Learning with Python. Refine and elevate data quality over quantity with active learning
O autorach ebooka
Pete Warden jest współzałożycielem zespołu do spraw TensorFlow. Obecnie zajmuje się platformą TensorFlow dla mobilnych systemów operacyjnych i systemów wbudowanych. Wcześniej był założycielem firmy Jetpac, przejętej przez Google w 2014 roku.
Daniel Situnayake wspiera programistów TensorFlow w Google. Jest współzałożycielem firmy Tiny Farms, która jako pierwsza w Stanach Zjednoczonych zautomatyzowała proces uzyskiwania białka z owadów na skalę przemysłową.
Pete Warden, Daniel Situnayake - pozostałe książki
-
Deep learning networks are getting smaller. Much smaller. The Google Assistant team can detect words with a model just 14 kilobytes in size—small enough to run on a microcontroller. With this practical book you’ll enter the field of TinyML, where deep learning and embedded systems com...
TinyML. Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers TinyML. Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers
(152.15 zł najniższa cena z 30 dni)160.65 zł
189.00 zł(-15%) -
Edge AI is transforming the way computers interact with the real world, allowing IoT devices to make decisions using the 99% of sensor data that was previously discarded due to cost, bandwidth, or power limitations. With techniques like embedded machine learning, developers can capture human intu...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
254.15 zł
299.00 zł(-15%) -
To help you navigate the large number of new data tools available, this guide describes 60 of the most recent innovations, from NoSQL databases and MapReduce approaches to machine learning and visualization tools. Descriptions are based on first-hand experience with these tools in a production en...
Big Data Glossary. A Guide to the New Generation of Data Tools Big Data Glossary. A Guide to the New Generation of Data Tools
(55.24 zł najniższa cena z 30 dni)55.24 zł
64.99 zł(-15%) -
If you're a developer looking to supplement your own data tools and services, this concise ebook covers the most useful sources of public data available today. You'll find useful information on APIs that offer broad coverage, tie their data to the outside world, and are either accessible online o...(55.24 zł najniższa cena z 30 dni)
55.24 zł
64.99 zł(-15%)
Zobacz pozostałe książki z serii O'Reilly
-
Ta książka będzie świetnym uzupełnieniem wiedzy o Flutterze i Darcie, sprawdzi się również jako wsparcie podczas rozwiązywania konkretnych problemów. Znalazło się tu ponad sto receptur, dzięki którym poznasz tajniki pisania efektywnego kodu, korzystania z narzędzi udostępnianych przez framework F...
Flutter i Dart. Receptury. Tworzenie chmurowych aplikacji full stack Flutter i Dart. Receptury. Tworzenie chmurowych aplikacji full stack
(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
Ten przewodnik, który docenią programiści i architekci, zawiera wyczerpujące omówienie zagadnień projektowania, funkcjonowania i modyfikowania architektury API. Od strony praktycznej przedstawia strategie budowania i testowania API REST umożliwiającego połączenie oferowanej funkcjonalności na poz...
Architektura API. Projektowanie, używanie i rozwijanie systemów opartych na API Architektura API. Projektowanie, używanie i rozwijanie systemów opartych na API
(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
W tej książce omówiono ponad 20 najprzydatniejszych wzorców projektowych, dzięki którym tworzone aplikacje internetowe będą łatwe w późniejszej obsłudze technicznej i w trakcie skalowania. Poza wzorcami projektowymi przedstawiono wzorce generowania i wydajności działania, których znaczenie dla uż...
Wzorce projektowe w JavaScripcie. Przewodnik dla programistów JavaScriptu i Reacta. Wydanie II Wzorce projektowe w JavaScripcie. Przewodnik dla programistów JavaScriptu i Reacta. Wydanie II
(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
To gruntownie zaktualizowane i uzupełnione wydanie praktycznego przewodnika po wdrażaniu i testowaniu kontenerów Dockera. Przedstawia proces przygotowania pakietu aplikacji ze wszystkimi ich zależnościami, a także jego testowania, wdrażania, skalowania i utrzymywania w środowiskach produkcyjnych....
Docker. Niezawodne kontenery produkcyjne. Praktyczne zastosowania. Wydanie III Docker. Niezawodne kontenery produkcyjne. Praktyczne zastosowania. Wydanie III
(52.20 zł najniższa cena z 30 dni)60.90 zł
87.00 zł(-30%) -
To książka przeznaczona dla osób, które pracują ze zbiorami danych. Jest praktycznym przewodnikiem po koncepcjach algebry liniowej, pomyślanym tak, by ułatwić ich zrozumienie i zastosowanie w użytecznych obliczeniach. Poszczególne zagadnienia przedstawiono za pomocą kodu Pythona, wraz z przykłada...
Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie
(46.20 zł najniższa cena z 30 dni)53.90 zł
77.00 zł(-30%) -
Ta książka stanowi wszechstronne omówienie wszystkich bibliotek Pythona, potrzebnych naukowcom i specjalistom pracującym z danymi. Znalazł się tu dokładny opis IPythona, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn i innych narzędzi. Podręcznik uwzględnia przede wszystkim ich aspekty praktyczne, dzięk...
Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II
(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)90.30 zł
129.00 zł(-30%) -
Oto kolejne wydanie zwięzłego podręcznika dla programistów Javy, który ma ułatwić maksymalne wykorzystanie technologii tego języka w wersji 17. Treść została skrupulatnie przejrzana i uzupełniona o materiał dotyczący nowości w obiektowym modelu Javy. Pierwsza część książki obejmuje wprowadzenie d...(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)
62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
Dzięki tej książce dowiesz się, w jaki sposób uczynić architekturę oprogramowania wystarczająco plastyczną, aby mogła odzwierciedlać zachodzące zmiany biznesowe i technologiczne. W nowym wydaniu rozbudowano pojęcia zmiany kierowanej i przyrostowej, a także przedstawiono najnowsze techniki dotyczą...
Architektura ewolucyjna. Projektowanie oprogramowania i wsparcie zmian. Wydanie II Architektura ewolucyjna. Projektowanie oprogramowania i wsparcie zmian. Wydanie II
(40.20 zł najniższa cena z 30 dni)46.90 zł
67.00 zł(-30%) -
Oto zwięzły i praktyczny przewodnik po usłudze GA4 i jej integracji z chmurą. Szczególnie skorzystają z niego analitycy danych, biznesu i marketingu. Opisano tu wszystkie istotne kwestie dotyczące tego nowego, potężnego modelu analitycznego. Szczególną uwagę poświęcono bardziej zaawansowanym funk...
Google Analytics od podstaw. Analiza wpływu biznesowego i wyznaczanie trendów Google Analytics od podstaw. Analiza wpływu biznesowego i wyznaczanie trendów
(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
Właśnie w tym celu powstał ten przewodnik po filozofii oprogramowania. Znajdziesz w nim 21 pragmatycznych reguł, którymi kierują się najlepsi programiści. Dzięki spostrzeżeniom zawartym w książce zmienisz podejście do programowania i szybko się przekonasz, że pozwoli Ci to na pisanie lepszego, cz...(47.40 zł najniższa cena z 30 dni)
55.30 zł
79.00 zł(-30%)
Ebooka "TinyML. Wykorzystanie TensorFlow Lite do uczenia maszynowego na Arduino i innych mikrokontrolerach" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "TinyML. Wykorzystanie TensorFlow Lite do uczenia maszynowego na Arduino i innych mikrokontrolerach" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "TinyML. Wykorzystanie TensorFlow Lite do uczenia maszynowego na Arduino i innych mikrokontrolerach" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- Tytuł oryginału:
- TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers
- Tłumaczenie:
- Anna Mizerska
- ISBN Książki drukowanej:
- 978-83-283-8362-3, 9788328383623
- Data wydania książki drukowanej:
- 2022-02-15
- ISBN Ebooka:
- 978-83-283-8363-0, 9788328383630
- Data wydania ebooka:
- 2022-02-15 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Format:
- 168x237
- Numer z katalogu:
- 158385
- Rozmiar pliku Pdf:
- 8.7MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 16.7MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 29.8MB
- Pobierz przykładowy rozdział PDF
- Zgłoś erratę
- Serie wydawnicze: O'Reilly
Spis treści ebooka
- Wstęp
- Konwencje typograficzne przyjęte w tej książce
- Korzystanie z przykładowych kodów
- Podziękowania
- Rozdział 1. Wprowadzenie
- Urządzenia z systemem wbudowanym
- Ciągły rozwój
- Rozdział 2. Informacje wstępne
- Do kogo skierowana jest ta książka?
- Jaki sprzęt będzie Ci potrzebny?
- Jakie oprogramowanie będzie Ci potrzebne?
- Czego nauczysz się dzięki tej książce?
- Rozdział 3. Wprowadzenie do uczenia maszynowego
- Czym właściwie jest uczenie maszynowe?
- Proces uczenia głębokiego
- Określenie celu
- Zebranie zestawu danych
- Wybór danych
- Zbieranie danych
- Etykietowanie danych
- Nasz gotowy zestaw danych
- Zaprojektowanie architektury modelu
- Generowanie atrybutów z danych
- Tworzenie okien czasowych
- Normalizacja
- Generowanie atrybutów z danych
- Myślenie z uczeniem maszynowym
- Trenowanie modelu
- Niedotrenowanie i przetrenowanie
- Trening, walidacja i testowanie
- Przekształcenie modelu
- Uruchomienie procesu wnioskowania
- Ocena i rozwiązanie ewentualnych problemów
- Podsumowanie
- Rozdział 4. Witaj, świecie TinyML: budowa i trenowanie modelu
- Co będziemy budować?
- Nasz zestaw narzędzi do uczenia maszynowego
- Python i Jupyter Notebooks
- Google Colaboratory
- TensorFlow i Keras
- Budowa naszego modelu
- Importowanie pakietów
- Generowanie danych
- Rozdzielanie danych
- Definiowanie podstawowego modelu
- Trenowanie naszego modelu
- Wskaźniki treningu
- Wykres historii
- Ulepszenie naszego modelu
- Test
- Konwertowanie modelu na potrzeby TensorFlow Lite
- Konwertowanie na plik C
- Podsumowanie
- Rozdział 5. Witaj, świecie TinyML: budowanie aplikacji
- Omówienie testów
- Dodawanie zależności
- Przygotowanie testów
- Przygotowanie do rejestrowania danych
- Mapowanie naszego modelu
- Klasa AllOpsResolver
- Alokacja pamięci dla modelu
- Tworzenie interpretera
- Sprawdzenie tensora wejścia
- Uruchamianie procesu wnioskowania
- Odczytywanie danych wyjściowych
- Uruchamianie testów
- Pobieranie kodu
- Uruchamianie testów za pomocą Make
- Omówienie testów
- Budowa pliku z projektem
- Omówienie kodu źródłowego
- Początek pliku main_functions.cc
- Obsługa wyjścia za pomocą output_handler.cc
- Koniec pliku main_functions.cc
- Omówienie pliku main.cc
- Uruchomienie aplikacji
- Podsumowanie
- Rozdział 6. Witaj, świecie TinyML: uruchomienie aplikacji na mikrokontrolerze
- Czym właściwie jest mikrokontroler?
- Arduino
- Obsługa wyjścia na Arduino
- Uruchomienie przykładu
- Wprowadzanie własnych zmian
- SparkFun Edge
- Obsługa wyjścia na SparkFun Edge
- Uruchomienie przykładu
- Kompilacja
- Podpis pliku binarnego
- Wgrywanie pliku binarnego
- Podłączenie konwertera USB do płytki
- Podłączenie konwertera do komputera
- Uruchomienie skryptu do wgrania nowego programu na płytkę
- Testowanie programu
- Sprawdzanie danych o przebiegu programu
- Wprowadzanie własnych zmian
- Zestaw ST Microelectronics STM32F746G Discovery
- Obsługa wyjścia na STM32F746G
- Uruchomienie przykładu
- Wprowadzanie własnych zmian
- Podsumowanie
- Rozdział 7. Wykrywanie słowa wybudzającego: budowanie aplikacji
- Co będziemy tworzyć?
- Architektura aplikacji
- Wprowadzenie do naszego modelu
- Wszystkie elementy aplikacji
- Omówienie testów
- Podstawowy przepływ danych
- Element dostarczający dane audio
- Element dostarczający cechy
- Sposób przetwarzania dźwięku na spektrogram przez element dostarczający dane audio
- Element rozpoznający polecenia
- Element reagujący na polecenia
- Nasłuchiwanie słów wybudzających
- Uruchomienie naszej aplikacji
- Uruchomienie aplikacji na mikrokontrolerach
- Arduino
- Element reagujący na polecenia dla Arduino
- Uruchomienie przykładu
- Wprowadzanie własnych zmian
- Arduino
- SparkFun Edge
- Element reagujący na polecenia dla SparkFun Edge
- Uruchomienie przykładu
- Kompilacja
- Podpis pliku binarnego
- Wgrywanie pliku binarnego
- Podłączenie konwertera USB do płytki
- Podłączenie konwertera do komputera
- Uruchomienie skryptu do wgrania nowego programu na płytkę
- Testowanie programu
- Sprawdzanie danych o przebiegu programu
- Wprowadzanie własnych zmian
- Zestaw ST Microelectronics STM32F746G Discovery
- Element reagujący na polecenia dla STM32F746G
- Uruchomienie przykładu
- Testowanie programu
- Podgląd informacji o przebiegu programu
- Wprowadzanie własnych zmian
- Podsumowanie
- Rozdział 8. Wykrywanie słowa wybudzającego: trenowanie modelu
- Trenowanie naszego nowego modelu
- Trenowanie w Colab
- Trenowanie z użyciem GPU
- Konfiguracja treningu
- Instalacja pakietów
- Narzędzie TensorBoard
- Rozpoczęcie treningu
- Oczekiwanie na zakończenie treningu
- Pilnowanie, by Colab się nie wyłączył
- Zamrażanie grafu
- Konwertowanie na format TensorFlow Lite
- Utworzenie tablicy C
- Trenowanie w Colab
- Trenowanie naszego nowego modelu
- Wykorzystanie modelu w naszym projekcie
- Zastępowanie modelu
- Zmiana etykiet
- Zmiany w kodzie command_responder.cc
- Arduino
- SparkFun Edge
- STM32F746G
- Inne sposoby uruchamiania skryptów
- Zasada działania modelu
- Wizualizacja danych wejściowych
- Zasada działania generowania cech
- Architektura modelu
- Dane wyjściowe modelu
- Trenowanie modelu z własnymi danymi
- Zestaw danych Speech Commands
- Trenowanie modelu na własnych danych
- Nagrywanie własnych dźwięków
- Powiększenie zestawu danych
- Architektury modeli
- Podsumowanie
- Rozdział 9. Wykrywanie osoby: budowanie aplikacji
- Co będziemy budować?
- Architektura aplikacji
- Wprowadzenie do naszego modelu
- Wszystkie elementy aplikacji
- Omówienie testów
- Podstawowy przepływ danych
- Element dostarczający obrazy
- Element reagujący na wykrycie człowieka
- Wykrywanie ludzi
- Uruchomienie aplikacji na mikrokontrolerach
- Arduino
- Wybór modułu kamery
- Przechwytywanie obrazów na Arduino
- Reagowanie na wykrycie człowieka na Arduino
- Uruchomienie przykładu
- Wprowadzanie własnych zmian
- Arduino
- SparkFun Edge
- Wybór modułu kamery
- Przechwytywanie obrazów na SparkFun Edge
- Reagowanie na wykrycie człowieka na SparkFun Edge
- Uruchomienie przykładu
- Kompilacja
- Podpisanie pliku binarnego
- Wgrywanie pliku binarnego
- Podłączenie konwertera USB do płytki
- Podłączenie konwertera do komputera
- Uruchomienie skryptu do wgrania nowego programu na płytkę
- Testowanie programu
- Sprawdzanie danych o przebiegu programu
- Wprowadzanie własnych zmian
- Podsumowanie
- Rozdział 10. Wykrywanie osoby: trenowanie modelu
- Wybór maszyny
- Konfiguracja instancji Google Cloud Platform
- Wybór platformy programistycznej do treningu
- Tworzenie zestawu danych
- Trenowanie modelu
- TensorBoard
- Ocena modelu
- Eksportowanie modelu do TensorFlow Lite
- Eksportowanie do pliku GraphDef Protobuf
- Zamrażanie wag
- Kwantyzacja i konwertowanie na potrzeby TensorFlow Lite
- Konwertowanie na plik źródłowy C
- Trenowanie dla innych kategorii
- Architektura MobileNet
- Podsumowanie
- Rozdział 11. Magiczna różdżka: budowanie aplikacji
- Co będziemy tworzyć?
- Architektura aplikacji
- Wprowadzenie do naszego modelu
- Wszystkie elementy aplikacji
- Omówienie testów
- Podstawowy przepływ danych
- Element obsługujący akcelerometr
- Element przewidujący gesty
- Element reagujący na wykrycie gestu
- Wykrywanie gestu
- Uruchomienie aplikacji na mikrokontrolerach
- Arduino
- Stałe Arduino
- Odczytywanie pomiarów z akcelerometru na Arduino
- Reagowanie na gesty za pomocą Arduino
- Uruchomienie przykładu
- Wprowadzanie własnych zmian
- Arduino
- SparkFun Edge
- Odczytywanie pomiarów z akcelerometru na SparkFun Edge
- Reagowanie na gesty za pomocą SparkFun Edge
- Uruchomienie przykładu
- Kompilacja
- Podpis pliku binarnego
- Wgrywanie pliku binarnego
- Podłączenie konwertera USB do płytki
- Podłączenie konwertera do komputera
- Uruchomienie skryptu do wgrania nowego programu na płytkę
- Testowanie programu
- Wprowadzanie własnych zmian
- Podsumowanie
- Rozdział 12. Magiczna różdżka: trenowanie modelu
- Trenowanie modelu
- Trening w Colab
- Trenowanie z użyciem GPU
- Instalacja pakietów
- Przygotowanie danych
- Uruchomienie TensorBoard
- Rozpoczęcie treningu
- Ocena wyników
- Utworzenie tablicy C
- Trening w Colab
- Inne sposoby uruchamiania skryptów
- Trenowanie modelu
- Zasada działania modelu
- Wizualizacja danych wejściowych
- Architektura modelu
- Trenowanie modelu z własnymi danymi
- Przechwytywanie danych
- SparkFun Edge
- Rejestrowanie danych
- Przechwytywanie danych
- Modyfikacja skryptów trenujących
- Trening
- Wykorzystanie nowego modelu
- Podsumowanie
- Uczenie się uczenia maszynowego
- Co dalej?
- Rozdział 13. TensorFlow Lite dla mikrokontrolerów
- Czym jest TensorFlow Lite dla mikrokontrolerów?
- TensorFlow
- TensorFlow Lite
- TensorFlow Lite dla mikrokontrolerów
- Wymagania
- Dlaczego model potrzebuje interpretera?
- Generowanie projektu
- Czym jest TensorFlow Lite dla mikrokontrolerów?
- Kompilatory
- Wyspecjalizowany kod
- Pliki Makefile
- Pisanie testów
- Obsługa nowej platformy sprzętowej
- Wyświetlanie rejestru zdarzeń
- Wdrożenie funkcji DebugLog()
- Uruchamianie wszystkich plików źródłowych
- Integracja z plikami Makefile
- Obsługa nowego IDE lub kompilatora
- Integrowanie zmian w kodzie projektu z repozytoriami
- Wnoszenie swojego wkładu do kodu z otwartym źródłem
- Obsługa nowego akceleratora sprzętowego
- Format pliku
- Biblioteka FlatBuffers
- Przenoszenie operacji TensorFlow Lite Mobile na wersję dla mikrokontrolerów
- Oddzielanie kodu odniesienia
- Utworzenie kopii operatora dla mikrokontrolera
- Tworzenie wersji testów dla mikrokontrolerów
- Tworzenie testu Bazel
- Dodanie swojego operatora do obiektu AllOpsResolver
- Kompilacja testu pliku Makefile
- Podsumowanie
- Rozdział 14. Projektowanie własnych aplikacji TinyML
- Projektowanie
- Czy potrzebny jest mikrokontroler, czy może być większe urządzenie?
- Co jest możliwe?
- Podążanie czyimiś śladami
- Podobne modele do trenowania
- Sprawdzenie danych
- Magia Czarnoksiężnika z krainy Oz
- Poprawnie działająca wersja na komputerze jako pierwszy etap
- Rozdział 15. Optymalizacja prędkości działania programu
- Prędkość modelu a prędkość ogólna aplikacji
- Zmiany sprzętu
- Ulepszenia modelu
- Ocena opóźnienia modelu
- Przyspieszanie modelu
- Kwantyzacja
- Etap projektowania produktu
- Optymalizacje kodu
- Profilowanie wydajności
- Miganie
- Metoda strzelby
- Wyświetlanie informacji z przebiegu programu
- Analizator stanów logicznych
- Licznik
- Profilowanie
- Profilowanie wydajności
- Optymalizowanie operacji
- Implementacje już zoptymalizowane
- Tworzenie własnej zoptymalizowanej implementacji
- Wykorzystanie funkcjonalności sprzętu
- Akceleratory i koprocesory
- Wnoszenie swojego wkładu do kodu z otwartym źródłem
- Podsumowanie
- Rozdział 16. Optymalizacja poboru mocy
- Rozwijanie intuicji
- Pobór mocy standardowych elementów
- Wybór sprzętu
- Rozwijanie intuicji
- Pomiar rzeczywistego poboru mocy
- Oszacowanie poboru mocy modelu
- Ulepszenia związane z zużyciem energii
- Cykl pracy
- Projektowanie kaskadowe
- Podsumowanie
- Rozdział 17. Optymalizacja modelu i rozmiaru pliku binarnego
- Zrozumienie ograniczeń własnego systemu
- Oszacowanie zużycia pamięci
- Zużycie pamięci flash
- Zużycie pamięci RAM
- Szacunkowe wartości dokładności i rozmiaru modelu przy różnych problemach
- Model rozpoznający słowa wybudzające
- Model predykcyjnego utrzymania
- Wykrywanie obecności człowieka
- Wybór modelu
- Zmniejszenie rozmiaru pliku wykonywalnego
- Mierzenie rozmiaru kodu
- Ile miejsca zajmuje TensorFlow Lite dla mikrokontrolerów?
- OpResolver
- Rozmiar pojedynczych funkcji
- Stałe w platformie TensorFlow Lite
- Naprawdę malutkie modele
- Podsumowanie
- Rozdział 18. Debugowanie
- Różnica w dokładności między treningiem a wdrożeniem
- Różnice we wstępnym przetwarzaniu danych
- Debugowanie wstępnego przetwarzania danych
- Ocena działania programu na urządzeniu docelowym
- Różnica w dokładności między treningiem a wdrożeniem
- Różnice liczbowe
- Czy różnice stanowią problem?
- Ustalenie wskaźnika
- Punkt odniesienia
- Zamiana implementacji
- Tajemnicze awarie
- Debugowanie na pulpicie
- Sprawdzanie rejestru
- Debugowanie metodą strzelby
- Błędy związane z pamięcią
- Podsumowanie
- Rozdział 19. Przenoszenie modelu z TensorFlow do TensorFlow Lite
- Określenie wymaganych operacji
- Operacje obsługiwane w TensorFlow Lite
- Przeniesienie wstępnego i końcowego przetwarzania do kodu aplikacji
- Implementacja niezbędnych operacji
- Optymalizacja operacji
- Podsumowanie
- Rozdział 20. Prywatność, bezpieczeństwo i wdrażanie
- Prywatność
- PDD
- Zbieranie danych
- Wykorzystanie danych
- Dzielenie się danymi i ich przechowywanie
- Zgoda
- PDD
- Używanie PDD
- Prywatność
- Bezpieczeństwo
- Ochrona modeli
- Wdrożenie
- Przejście od płytki do produktu
- Podsumowanie
- Rozdział 21. Poszerzanie wiedzy
- Fundacja TinyML
- SIG Micro
- Strona internetowa TensorFlow
- Inne platformy programistyczne
- Przyjaciele TinyML
- Podsumowanie
- Dodatek A Używanie i tworzenie biblioteki Arduino w formacie ZIP
- Dodatek B Przechwytywanie dźwięku na Arduino
- O autorach
- Kolofon
Helion - inne książki
-
ChatGPT wywołał wstrząs w branży technologicznej. Programiści i wynalazcy otrzymali niesamowite możliwości dostępne na wyciągnięcie ręki. Interfejs API OpenAI i towarzyszące mu biblioteki stanowią gotowe rozwiązanie dla każdego twórcy aplikacji opartych na sztucznej inteligencji. Programista za p...
Tworzenie aplikacji z wykorzystaniem GPT-4 i ChatGPT. Buduj inteligentne chatboty, generatory treści i fascynujące projekty Tworzenie aplikacji z wykorzystaniem GPT-4 i ChatGPT. Buduj inteligentne chatboty, generatory treści i fascynujące projekty
(35.40 zł najniższa cena z 30 dni)41.30 zł
59.00 zł(-30%) -
Ta książka pomoże Ci się przygotować do pracy na stanowisku testera oprogramowania, a także zapewni wsparcie podczas wykonywania nowych zadań. Znajdziesz tu dokładne omówienie podstaw testowania, jego różnych rodzajów i poziomów w odniesieniu do zastosowania na różnych etapach pracy nad projektem...
Tester samouk. Praktyczny przewodnik po testowaniu oprogramowania na bazie gotowego projektu Tester samouk. Praktyczny przewodnik po testowaniu oprogramowania na bazie gotowego projektu
(35.40 zł najniższa cena z 30 dni)41.30 zł
59.00 zł(-30%) -
Czym jest inżynieria wymagań? To systematyczne podejście do pozyskiwania i dokumentowania wymagań, a także zarządzania nimi. Polega na zrozumieniu potrzeb i oczekiwań interesariuszy, a następnie opisaniu, za pomocą wymagań, systemu, który je spełnia.
Certyfikowany inżynier wymagań. Na podstawie IREB CPRE. Poziom podstawowy Certyfikowany inżynier wymagań. Na podstawie IREB CPRE. Poziom podstawowy
(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
Dzięki tej książce nauczysz się gromadzić publicznie dostępne informacje, korzystać z wiedzy o cyklu życia wrażliwych danych i przekształcać je w informacje wywiadowcze przydatne dla zespołów zajmujących się bezpieczeństwem. Opanujesz proces gromadzenia i analizy danych, poznasz również strategie...
Prawdziwa głębia OSINT. Odkryj wartość danych Open Source Intelligence Prawdziwa głębia OSINT. Odkryj wartość danych Open Source Intelligence
(59.40 zł najniższa cena z 30 dni)69.30 zł
99.00 zł(-30%) -
Oto kompleksowe omówienie sposobów wdrażania najnowszych dostępnych środków zabezpieczających systemy linuksowe. Z książki dowiesz się, jak skonfigurować laboratorium do ćwiczeń praktycznych, tworzyć konta użytkowników z odpowiednimi poziomami uprawnień, chronić dane dzięki uprawnieniom i szyfrow...
Bezpieczeństwo systemu Linux. Hardening i najnowsze techniki zabezpieczania przed cyberatakami. Wydanie III Bezpieczeństwo systemu Linux. Hardening i najnowsze techniki zabezpieczania przed cyberatakami. Wydanie III
(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)90.30 zł
129.00 zł(-30%) -
To dziewiąte wydanie znakomitego podręcznika programowania dla początkujących, starannie zaktualizowane i uzupełnione o informacje dotyczące Java Platform, Standard Edition 17. Książka rozpoczyna się od solidnej dawki wiedzy o kompilacji i uruchamianiu programu w Javie, słowach kluczowych i istot...(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)
90.30 zł
129.00 zł(-30%) -
Jesteś specjalistą IT. I jesteś dobry w tym, co robisz. Masz wiedzę, doświadczenie, chcesz się nimi podzielić z innymi, pomóc im radzić sobie z problemami, które sam już dawno rozwiązałeś, może także zaprezentować się od tej strony przyszłym pracodawcom i zleceniodawcom, tylko... kto - poza Tobą ...
Marka osobista w branży IT. Jak ją zbudować i rozwijać Marka osobista w branży IT. Jak ją zbudować i rozwijać
(29.94 zł najniższa cena z 30 dni)34.93 zł
49.90 zł(-30%) -
MikroTik, łotewska firma z siedzibą w Rydze, od lat produkuje sprzęt sieciowy. Przystępna cena i świetna jakość sprawiły, że urządzenia sygnowane logo MikroTik zdobyły niezwykłą popularność - po produkty łotewskiej marki sięga się coraz częściej. Jeśli planujesz zmodernizować lub zbudować sieć i ...
Konfiguracja usług sieciowych na urządzeniach MikroTik Konfiguracja usług sieciowych na urządzeniach MikroTik
(47.40 zł najniższa cena z 30 dni)55.30 zł
79.00 zł(-30%) -
To drugie, zaktualizowane wydanie przewodnika po systemie Prometheus. Znajdziesz w nim wyczerpujące wprowadzenie do tego oprogramowania, a także wskazówki dotyczące monitorowania aplikacji i infrastruktury, tworzenia wykresów, przekazywania ostrzeżeń, bezpośredniej instrumentacji kodu i pobierani...
Prometheus w pełnej gotowości. Jak monitorować pracę infrastruktury i wydajność działania aplikacji. Wydanie II Prometheus w pełnej gotowości. Jak monitorować pracę infrastruktury i wydajność działania aplikacji. Wydanie II
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
Dzięki tej książce zrozumiesz bazowe koncepcje programowania funkcyjnego i przekonasz się, że możesz włączać je do kodu bez rezygnacji z paradygmatu obiektowego. Dowiesz się również, kiedy w swojej codziennej pracy używać takich opcji jak niemutowalność i funkcje czyste i dlaczego warto to robić....
Java. Podejście funkcyjne. Rozszerzanie obiektowego kodu Javy o zasady programowania funkcyjnego Java. Podejście funkcyjne. Rozszerzanie obiektowego kodu Javy o zasady programowania funkcyjnego
(52.20 zł najniższa cena z 30 dni)60.90 zł
87.00 zł(-30%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: TinyML. Wykorzystanie TensorFlow Lite do uczenia maszynowego na Arduino i innych mikrokontrolerach Pete Warden, Daniel Situnayake (1) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.
(1)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)