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    Sinopse

    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 combine to make astounding things possible with tiny devices. As of early 2022, the supplemental code files are available at https://oreil.ly/XuIQ4.

    Pete Warden and Daniel Situnayake explain how you can train models small enough to fit into any environment. Ideal for software and hardware developers who want to build embedded systems using machine learning, this guide walks you through creating a series of TinyML projects, step-by-step. No machine learning or microcontroller experience is necessary.

    Build a speech recognizer, a camera that detects people, and a magic wand that responds to gestures
    Work with Arduino and ultra-low-power microcontrollers
    Learn the essentials of ML and how to train your own models
    Train models to understand audio, image, and accelerometer data
    Explore TensorFlow Lite for Microcontrollers, Google's toolkit for TinyML
    Debug applications and provide safeguards for privacy and security
    Optimize latency, energy usage, and model and binary size

    Ficha Técnica

    Especificações

    ISBN9781492052043
    SubtítuloMACHINE LEARNING WITH TENSORFLOW LITE ON ARDUINO AND ULTRA-LOW-POWER MICROCONTROLLERS
    Pré vendaNão
    Peso790g
    Autor para link
    Livro disponível - pronta entregaNão
    Dimensões23.29 x 17.81 x 2.57
    IdiomaInglês
    Tipo itemLivro Importado
    Número de páginas501
    Número da edição1ª EDIÇÃO - 2020
    Código Interno1008335
    Código de barras9781492052043
    AcabamentoPAPERBACK
    AutorWARDEN, PETE | SITUNAYAKE, DANIEL
    EditoraO'REILLY MEDIA
    Sob encomendaSim

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