
深度学习网络正在变得越来越小。Google Assistant团队可以使用大小只有14KB的模型检测单词——模型小到可以在微控制器上运行。在这本实用的书中,你将TinyML的世界。TinyML将深度学习和嵌式系统相结合,使得微型设备可以做出令人惊叹的事情。 本书解释了如何训练足够小的模型以适合任何环境。对于希望在嵌式系统中搭建机器学习项目的软件及硬件发人员而言,本书是一个理想的指南,它将一步步地指导你搭建一系列TinyML项目。阅读本书不需要任何机器学习或者微控制器发经验。 你将深了解以下内容: 如何创建语音识别程序、行人检测程序和响应手势的魔杖程序。 如何使用Arduino和超低功耗微控制器。 机器学习的基本知识以及如何训练自己的模型。 如何训练模型以理解音频、图像和加速度传感器数据。 如何使用TensorFlow Lite for Microcontrollers,这是Google用于TinyML的工具包。 如何调试程序并提供隐私和安全保障。 如何优化延迟、功耗、模型以及二制文件大小。<br/>【推荐语】<br/>适读人群: 深度学习从业者;嵌式工程师;从初级到高级的各级学生、教师、研究人员;其他对深度学习和TinyML感兴趣的人员。 1)内容过硬。谷歌TensorFlow团队创始成员领衔撰写,谷歌工程师翻译并审校; 2)大咖推荐。Arduino联合创始人、Arm副总裁联袂推荐; 3)题材新颖。TinyML里程碑级著作,手把手教你在Arduino和微控制器上部署ML; 4)知识体系完善。适合各层次学生及从业人员,无需任何机器学习或者微控制器发经验。<br/>【作者】<br/>Pete Warden Google公司TensorFlow面向移动和嵌式设备部分的技术主管,也是TensorFlow团队的创始成员之一。他曾是Jetpac的首席技术官(CTO)和创始人,该公司于2014年被Google收。 Daniel Situnayake Google领导TensorFlow Lite的发宣传工作,并协助运营TinyML meetup小组。他是Tiny Farms的联合创始人,这是美国家利用自动化技术以工业规模生产昆虫蛋白的公司。 译者与审校者简介 魏兰 软件发工程师,现就职于Google北京。机器视觉,Android性能优化爱好者。博客:blog.csdn.net/xiaowei_cqu。 卜杰 毕业于南京邮电大学,现于Google北京担任软件工程师。邮箱:prikevs@gmail.com。 王铁震 现就职于Google北京,Tensorflow团队核心软件发工程师。邮箱:wangtz@google.com。<br/>
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