توضیحات
This book aims at the tiny machine learning (TinyML) software and hardware synergy for edge intelligence applications. It presents on-device learning techniques covering model-level neural network design, algorithm-level training optimization, and hardware-level instruction acceleration.
Analyzing the limitations of conventional in-cloud computing would reveal that on-device learning is a promising research direction to meet the requirements of edge intelligence applications. As to the cutting-edge research of TinyML, implementing a high-efficiency learning framework and enabling system-level acceleration is one of the most fundamental issues. This book presents a comprehensive discussion of the latest research progress and provides system-level insights on designing TinyML frameworks, including neural network design, training algorithm optimization and domain-specific hardware acceleration. It identifies the main challenges when deploying TinyML tasks in the real world and guides the researchers to deploy a reliable learning system.
This volume will be of interest to students and scholars in the field of edge intelligence, especially to those with sufficient professional Edge AI skills. It will also be an excellent guide for researchers to implement high-performance TinyML systems.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
هدف این کتاب یادگیری ماشین کوچک (TinyML) نرم افزار و هم افزایی سخت افزاری برای کاربردهای هوش لبه است. این تکنیکهای یادگیری روی دستگاه را ارائه میکند که طراحی شبکه عصبی در سطح مدل، بهینهسازی آموزش در سطح الگوریتم، و شتاب دستورالعمل در سطح سختافزار را پوشش میدهد. تحلیل محدودیتهای محاسبات درون ابری معمولی نشان میدهد که یادگیری روی دستگاه یک جهت تحقیقاتی امیدوارکننده برای برآورده کردن الزامات برنامههای هوشمند لبه است. در مورد تحقیقات پیشرفته TinyML، پیاده سازی یک چارچوب یادگیری با کارایی بالا و فعال کردن شتاب در سطح سیستم یکی از اساسی ترین مسائل است. این کتاب یک بحث جامع از آخرین پیشرفتهای تحقیقاتی ارائه میکند و بینشهایی در سطح سیستم در مورد طراحی چارچوبهای TinyML، از جمله طراحی شبکه عصبی، بهینهسازی الگوریتم آموزشی و شتاب سختافزاری خاص دامنه ارائه میدهد. این چالشهای اصلی را هنگام استقرار وظایف TinyML در دنیای واقعی شناسایی میکند و محققان را برای استقرار یک سیستم یادگیری قابل اعتماد راهنمایی میکند. این جلد مورد علاقه دانشجویان و دانش پژوهان در زمینه هوش لبه است، به ویژه برای کسانی که مهارت های حرفه ای Edge AI کافی دارند. همچنین راهنمای عالی برای محققان برای پیاده سازی سیستم های TinyML با کارایی بالا خواهد بود.
tag : دانلود کتاب یادگیری ماشینی روی دستگاههای کوچک کالا: تئوری و عمل , Download یادگیری ماشینی روی دستگاههای کوچک کالا: تئوری و عمل , دانلود یادگیری ماشینی روی دستگاههای کوچک کالا: تئوری و عمل , Download Machine Learning on Commodity Tiny Devices: Theory and Practice Book , یادگیری ماشینی روی دستگاههای کوچک کالا: تئوری و عمل دانلود , buy یادگیری ماشینی روی دستگاههای کوچک کالا: تئوری و عمل , خرید کتاب یادگیری ماشینی روی دستگاههای کوچک کالا: تئوری و عمل , دانلود کتاب Machine Learning on Commodity Tiny Devices: Theory and Practice , کتاب Machine Learning on Commodity Tiny Devices: Theory and Practice , دانلود Machine Learning on Commodity Tiny Devices: Theory and Practice , خرید Machine Learning on Commodity Tiny Devices: Theory and Practice , خرید کتاب Machine Learning on Commodity Tiny Devices: Theory and Practice ,

نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.