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.
