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...

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Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Κύριος συγγραφέας: Warden, Pete (autor)
Άλλοι συγγραφείς: Situnayake, Daniel (autor) (autor)
Μορφή: Βιβλίο
Γλώσσα:Αγγλικά
Έκδοση: Sebastopol, EUA : O'Reilly, 2020, c2020
Θέματα:
Διαθέσιμο Online:Ver documento en línea
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520 |a 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. 
521 |a 2024 BO Licenciatura en Ingeniería en Mecatrónica 
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