【2023新书】《边缘人工智能》——利用嵌入式机器学习应对实际挑战（831页PDF）

简介：
《边缘人工智能》是一本深入探讨如何在设备端实现高效机器学习技术的应用指南，全书共831页，旨在帮助读者解决实际问题和挑战。本书详细讲解了嵌入式系统中利用机器学习进行智能决策的方法和技术，涵盖了从理论基础到实践应用的全面内容。 ### 边缘人工智能：用嵌入式机器学习解决现实问题 #### 一、书籍概述 《边缘人工智能：用嵌入式机器学习解决现实问题》由Daniel Situnayake和Jenny Plunkett共同撰写，全书共计831页。作为2023年的最新出版物，该书为读者提供了关于边缘人工智能领域的全面介绍。书中不仅涵盖了理论基础和技术细节，还提供了实用的案例研究，帮助读者理解如何将概念转化为实际应用。 #### 二、边缘人工智能的核心概念 **边缘人工智能**（Edge AI）是指在数据产生的位置或附近处理数据的人工智能技术。与传统的云计算模型不同，边缘计算将计算资源和数据处理能力部署在网络的边缘节点上，以减少延迟并提高数据安全性。 ##### 1. **边缘计算的优势** - **低延迟**：由于数据处理发生在设备本身或靠近设备的地方，因此减少了数据传输到远程服务器所需的时间。 - **隐私保护**：敏感数据可以在本地处理，无需传输到云端，从而增强了数据的安全性和隐私性。 - **减少网络带宽需求**：通过在本地处理数据，可以显著降低对网络带宽的需求。 - **可靠性**：即使在网络连接不可用的情况下，边缘计算也能继续运行，提高了系统的可靠性。 ##### 2. **关键技术和工具** - **硬件平台**：包括微控制器、单板计算机等设备，这些通常具备一定的计算能力和内存空间。 - **软件框架**：如TensorFlow Lite和PyTorch Mobile等，支持在资源受限的设备上部署机器学习模型。 - **模型压缩与优化技术**：为了适应边缘设备的计算限制，需要采用剪枝、量化等方法来减小模型大小并提高效率。 #### 三、从概念到部署的实践指南 本书详细介绍了如何将边缘人工智能的概念转化为可实施的应用程序。作者通过一系列案例研究，展示了如何选择合适的硬件平台、训练和部署机器学习模型，并提供了一些实用技巧和建议。 ##### 1. **案例分析** - **智能摄像头系统**：利用边缘计算实现即时目标检测和识别，减少数据传输需求。 - **环境监测**：通过野外传感器网络收集数据并在本地进行实时分析，以监测环境变化。 - **医疗健康**：开发能够监测患者生命体征的智能穿戴设备，及时发现异常情况并采取行动。 ##### 2. **关键技术实践** - **模型优化**：讲解如何使用剪枝、量化等技术来减小模型大小和提高运行速度。 - **数据管理**：讨论有效收集、存储和预处理数据的方法，以支持边缘设备上的机器学习任务。 - **安全性和隐私保护**：探讨设计安全的边缘系统方法，确保数据的安全性和用户的隐私不受侵犯。 #### 四、总结 《边缘人工智能：用嵌入式机器学习解决现实问题》是一本内容丰富且实用性极强的技术书籍。它不仅覆盖了边缘计算的基本概念和技术细节，还提供了大量的案例分析和实践经验分享，对于希望进入这一领域的专业人士来说是不可或缺的参考资料。无论是初学者还是有经验的专业人士，本书都能提供有价值的指导和启发。