邊緣AI｜使用嵌入式機器學習解決真實世界的問題

　　邊緣AI正轉變著電腦與現實世界的互動方式，讓物聯網裝置能夠重拾先前因成本、頻寬或電力限制而被捨棄的99%感測器資料，進而做出決策。透過嵌入式機器學習等技術，開發者就能精煉人類直覺並將其部署到各種目標上，涵蓋了超低功耗微控制器到嵌入式Linux裝置。

　　這本實用指南為專業工程人士，包括產品經理和技術主管，提供了一個運用邊緣AI技術來解決實際工業、商業和科學問題的端對端框架。你將有機會探索從資料收集、模型最佳化再到調校測試的所有階段，學習如何設計和支援邊緣AI和嵌入式機器學習產品。邊緣AI必定會成為系統工程師的標準工具，本書中的高階路線圖可幫助你快速上手。

　　．奠定關於邊緣裝置的AI和ML專業知識
　　．了解哪些專案最適合使用邊緣AI來解決
　　．探索邊緣AI應用的關鍵設計模式
　　．學習開發AI系統的迭代工作流程
　　．打造一支能夠解決實際問題的團隊
　　．遵循負責任AI過程來製作有效的產品

名人推薦
　
　　「本書針對如何結合現今的AI智慧技術和嵌入式系統做了完美的介紹」 —Elecia White （《Making Embedded Systems》書籍作者與Embedded數位廣播節目主持人）

　　「任何剛踏入這個新興領域的人都會受益於本書所提供的深刻見解和清晰思緒」 —Aurélien Geron （曾任YouTube自動影片分類小組主管與暢銷書作家）

　　「我可以想像這本書被大家當作參考書來反覆查找」 —Fran Baker （Arm永續與社會影響力部門主任）
 

作者簡介

Daniel Situnayake

　　Daniel Situnayake是Edge Impulse的機器學習部門主管，負責嵌入式機器學習的研發工作。

Jenny Plunkett

　　Jenny Plunkett是Edge Impulse的資深開發者關係工程師，同時也是一位技術講者、開發者傳教士和技術內容創作者。