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| 084 | ▼a 006.31 ▼2 DDCK | |
| 090 | ▼a 006.31 ▼b S623a | |
| 100 | 1 | ▼a Situnayake, Daniel. |
| 245 | 1 0 | ▼a AI at the edge : ▼b solving real-world problems with embedded machine learning / ▼c Daniel Situnayake and Jenny Plunkett. |
| 250 | ▼a 1st ed. | |
| 260 | ▼a Sebastopol, CA : ▼b O'Reilly Media, Inc., ▼c 2023. | |
| 300 | ▼a xxiv, 487 p. : ▼b ill. ; ▼c 24 cm. | |
| 504 | ▼a Includes bibliographical references and index. | |
| 650 | 0 | ▼a Machine learning. |
| 650 | 0 | ▼a Embedded computer systems. |
| 650 | 0 | ▼a Internet of things. |
| 700 | 1 | ▼a Plunkett, Jenny. |
| 945 | ▼a ITMT |
소장정보
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | 소장처 과학도서관/Sci-Info(2층서고)/ | 청구기호 006.31 S623a | 등록번호 121263439 (1회 대출) | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
컨텐츠정보
책소개
Edge artificial intelligence is transforming the way computers interact with the real world, allowing internet of things (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 intuition and deploy it to any target--from ultra-low power microcontrollers to flexible embedded Linux devices--for applications that reduce latency, protect privacy, and work without a network connection, greatly expanding the capabilities of the IoT.
This practical guide gives engineering professionals and product managers an end-to-end framework for solving real-world industrial, commercial, and scientific problems with edge AI. You'll explore every stage of the process, from data collection to model optimization to tuning and testing, as you learn how to design and support edge AI and embedded ML products. Edge AI is destined to become a standard tool for systems engineers. This high-level roadmap will help you get started.
- Develop your expertise in artificial intelligence and machine learning on edge devices
- Understand which projects are best solved with edge AI
- Explore typical design patterns used with edge AI apps
- Use an iterative workflow to develop an edge AI application
- Optimize models for deployment to embedded devices
- Improve model performance based on feedback from real-world use
정보제공 :
저자소개
다니엘 시투나야케(지은이)
임베디드 머신러닝 연구와 개발을 이끄는 엣지 임펄스의 머신러닝 책임자다. 오라일리에서 출판한 임베디드 머신러닝의 표준 교과서인 『초소형 머신러닝 TinyML』 (한빛미디어, 2020)의 공동 저자이며, 하버드, UC 버클리, UNIFEI에서 초청 강연을 진행한 바 있다. 이전에 구글에서 텐서플로 라이트(TensorFlow Lite)를 개발했으며, 미국 최초로 자동화를 통해 산업 규모로 곤충 단백질을 생산하는 회사인 타이니 팜스(Tiny Farms)를 공동 설립했다. 버밍엄시티대학교에서 자동 식별과 데이터 캡처를 강의하는 것으로 경력을 시작했다.
제니 플런켓(지은이)
엣지 임펄스의 선임 개발자 관계 엔지니어로, 기술 강연자, 개발자 에반젤리스트, 기술 콘텐츠 제작자로 활동하고 있다. 엣지 임펄스 문서를 유지, 관리할 뿐만 아니라 ArmMbed OS와 펠리언 IoT를 위한 개발자용 리소스도 만들었다. 그레이스 호퍼 셀러브레이션(Grace Hopper Celebration), 엣지 AI 서밋(Edge AI Summit), 임베디드 비전 서밋(Embedded Vision Summit) 등 주요 기술 콘퍼런스에서 워크숍과 기술 강연을 진행했다. 이전에는 Arm Mbed와 펠리언(Pelion)에서 소프트웨어 엔지니어 및 IoT 컨설턴트로 근무했다. 텍사스대학교 오스틴 캠퍼스에서 전기 공학 학사 학위를 받았다.