Искусственный интеллект для периферийных устройств

В книге исследованы возможности использования искусственного интеллекта при работе с периферийными устройствами, датчиками и Интернетом вещей. Рассмотрены алгоритмы, применяемые при реализации периферийного ИИ, паттерны проектирования программных и аппаратных компонентов Интернета вещей, рассчитанных на последующее машинное обучение. Продемонстрировано, как подбирать и фильтровать данные, развертывать, развивать и поддерживать сети умных устройств.

Для специалистов по искусственному интеллекту и Интернету вещей

Парадигма периферийного, или пограничного, искусственного интеллекта (Edge AI) заставляет прямо сейчас пересматривать привычные принципы взаимодействия компьютеров с окружающей средой.

Устройства, объединенные в Интернет вещей (IoT) самостоятельно принимают решения, опираясь на те 99% сенсорных данных, которые ранее просто отбрасывались ради экономии средств, полосы передачи данных или из-за ограничений питания. При помощи таких технологий как машинное обучение для встраиваемых систем можно учитывать информацию о человеческом поведении и развертывать приложения на любой платформе – от исключительно маломощных микроконтроллеров до встраиваемых устройств, работающих под Linux.

Изучив это практическое руководство, разработчики-профессионалы, менеджеры по продукту и руководители смогут подобрать инструментарий для решения разнообразных промышленных, коммерческих и научных задач с применением периферийных вычислений. В книге исследованы все этапы рабочего процесса: сбор данных, оптимизация модели, тонкая настройка и тестирование модели. Изучив предложенный материал, можно уверенно проектировать и поддерживать устройства с искусственным интеллектом и программировать встраиваемые модули с возможностями машинного обучения. Авторы подробно разъясняют, как сориентироваться в этой формирующейся отрасли и приступить к коммерческим разработкам.

• Как наработать опыт в области машинного обучения и искусственного интеллекта для работы с периферийными устройствами
• Как понять, какие проекты эффективнее всего выполняются с привлечением периферийного искусственного интеллекта
• Какие ключевые паттерны применяются при проектировании приложений для периферийных вычислений на основе искусственного интеллекта
• Как внедрить итеративный подход к разработке систем с искусственным интеллектом
• Как собрать команду, обладающую всем спектром описанных в книге навыков и способную решать реальные задачи
• Как ответственно подходить к разработке устройств, оснащённых искусственным интеллектом