AI at the Edge: Solving Real-World Problems with Embedded Machine Learning (Paperback or Softback)
Lingua: inglese
Editore: O'Reilly Media 2/14/2023, 2023
- Brossura
- Nuovo
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AI at the Edge: Solving Real-World Problems with Embedded Machine Learning.
Codice articolo BBS-9781098120207
- Titolo
- AI at the Edge: Solving Real-World Problems with Embedded Machine Learning (Paperback or Softback)
- Autore
- Situnayake, Daniel
- Editore
- O'Reilly Media 2/14/2023
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- New
- Tipo di libro
- Book
- Rilegatura
- Paperback or Softback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1098120205
- ISBN 13
- 9781098120207
- Peso dell'articolo
- 1,79 libbre
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 intuition and deploy it to any target--from ultra-low power microcontrollers to embedded Linux devices.
This practical guide gives engineering professionals, including product managers and technology leaders, 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 road map helps you get started.
- Develop your expertise in AI and ML for edge devices
- Understand which projects are best solved with edge AI
- Explore key design patterns for edge AI apps
- Learn an iterative workflow for developing AI systems
- Build a team with the skills to solve real-world problems
- Follow a responsible AI process to create effective products
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Informazioni sull’autore
Jenny Plunkett is a Senior Developer Relations Engineer at Edge Impulse, where she is a technical speaker, developer evangelist, and technical content creator. In addition to maintaining the Edge Impulse documentation, she has also created developer-facing resources for Arm Mbed OS and Pelion IoT. She has presented workshops and tech talks for major tech conferences such as the Grace Hopper Celebration, Edge AI Summit, Embedded Vision Summit, and more. Jenny previously worked as a software engineer and IoT consultant for Arm Mbed and Pelion. She graduated with a B.S. in Electrical Engineering from The University of Texas at Austin.
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