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초소형 머신러닝 TinyML: 모델 최적화부터 에지 컴퓨팅까지 작고 빠른 딥러닝을 위한 텐서플로 라이트
초소형 머신러닝 TinyML: 모델 최적화부터 에지 컴퓨팅까지 작고 빠른 딥러닝을 위한 텐서플로 라이트
상세정보
- 자료유형
- 단행본
- ISBN
- 9791162243411 93000: \40000
- 언어부호
- 본문언어 - kor, 원저작언어 - eng
- 청구기호
- 004.73 워27ㅊ맹
- 저자명
- 워든, 피트
- 서명/저자
- 초소형 머신러닝 TinyML: 모델 최적화부터 에지 컴퓨팅까지 작고 빠른 딥러닝을 위한 텐서플로 라이트/ 피트 워든, 대니얼 시투나야케 지음; 맹윤호, 임지순 옮김
- 발행사항
- 서울 : 한빛미디어, 2020
- 형태사항
- 568 p : 삽도 ; 24 cm
- 주기사항
- 부록: A. 아두이노 라이브러리 Zip 사용과 생성, B. 아두이노에서 오디오 받기
- 서지주기
- 색인: p. 561-568
- 원저자/원서명
- Warden, Pete /
- 원저자/원서명
- Situnayake, Daniel /
- 원저자/원서명
- TinyML : machine learning with TensorFlow Lite on Arduino and ultra-low-power microcontrollers
- 기타저자
- 시투나야케, 대니얼
- 기타저자
- 맹윤호
- 기타저자
- 임지순
- 기타서명
- 초소형 머신러닝 타이니엠엘
- 가격
- \40000
- Control Number
- shingu:321144
- 책소개
-
텐서플로 라이트를 활용한 마이크로컨트롤러 머신러닝
AI 음성비서 서비스를 만드는 구글 어시스턴트 팀은 불과 14KB짜리 모델을 사용해 “OK 구글”이란 말을 인식한다. 이는 마이크로컨트롤러에도 탑재 가능한 용량이다. 초소형 머신러닝 ‘TinyML’은 딥러닝과 임베디드 시스템의 결합으로 작은 기기에 음성 인식, 제스처 감지 등 놀라운 능력을 부여한다. 이 책은 어떠한 환경에도 적용할 수 있는 작은 모델을 훈련하는 방법을 담고 있다. 머신러닝이나 마이크로컨트롤러를 다룬 경험이 없어도 다양한 프로젝트를 단계별로 따라 하다 보면 실무 활용 능력을 키울 수 있을 것이다.
MARC
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| 0180830 | 004.73 워27ㅊ맹 | 문헌정보실 | 대출가능 | 마이폴더 |
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