TinyML : Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers /

Contiene: 1. Introducción; 2. Iniciando; 3. Tomando velocidad en el aprendizaje automático; 4. El “hola, mundo” de TinyML: construcción y entrenamiento de un modelo; 5. El “hola, mundo” de TinyML: construcción de una aplicación; 6. El “hola, mundo” de TinyML: desarrollo de microcontroladores; 7. Det...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autor principal: Warden, Pete (autor)
Otros autores: Situnayake, Daniel (autor) (autor)
Formato: Libro
Idioma:Inglés
Publicado: Sebastopol, EUA : O'Reilly, 2020, c2020
Temas:
Acceso en línea:Ver documento en línea
Etiquetas: Agrega una etiqueta
Sin etiquetas, Sé el primero en etiquetar este registro!
Descripción
Resumen:Contiene: 1. Introducción; 2. Iniciando; 3. Tomando velocidad en el aprendizaje automático; 4. El “hola, mundo” de TinyML: construcción y entrenamiento de un modelo; 5. El “hola, mundo” de TinyML: construcción de una aplicación; 6. El “hola, mundo” de TinyML: desarrollo de microcontroladores; 7. Detección de palabras de alerta: construcción de una aplicación; 8. Detección de palabras de alerta: entrenamiento de un modelo; 9 Detección de personas: construcción de una aplicación; 10. Detección de personas: entrenamiento del un modelo; 11. Varita mágica: construcción de una aplicación; 12. Varita mágica: entrenamiento de un modelo; 13. TensorFlow lite para microcontroladores; 14. Diseño de sus propias aplicaciones TinyML; 15. Optimización de la latencia; 16. Optimización de uso de energía; 17. Optimización de modelo y tamaño binario; 18. Depuración; 19. Portación de modelos de TensorFlow a TensorFlow lite; 20. Privacidad, seguridad y desarrollo; 21. Aprendiendo más. Apéndices.
Descripción física:1 libro electrónico en línea (XVI, 484 p.)
1 recurso en línea
Público:2024 BO Licenciatura en Ingeniería en Mecatrónica
2022 BO Especialidad en Sistemas Embebidos
ISBN:978-1-492-05201-2
Acceso:1 licencia