Book Description: AI at the Edge: Solving Real-World Problems with Embedded Machine Learning In today's rapidly evolving technological landscape, the integration of artificial intelligence (AI) into our daily lives has become a norm. From smart homes to self-driving cars, AI has revolutionized the way we live and work. One of the most significant advancements in this field is the emergence of edge AI, which is transforming the way computers interact with the real world. Edge AI allows IoT devices to make decisions using the 99% of sensor data that was previously discarded due to cost, bandwidth, or power limitations. With techniques like embedded machine learning, developers can capture human intuition and deploy it to any target, from ultralow power microcontrollers to embedded Linux devices. This practical guide provides engineering professionals, including product managers and technology leaders, with an end-to-end framework for solving real-world industrial, commercial, and scientific problems with edge AI. You'll explore every stage of the process, from data collection to model optimization to tuning and testing, as you learn how to design and support edge AI and embedded ML products. The Need for Understanding the Process of Technology Evolution As technology continues to advance at an unprecedented rate, it is essential to understand the process of its evolution.

ИИ на грани: решение реальных проблем с помощью встроенного машинного обучения В современном быстро развивающемся технологическом ландшафте интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в нашу повседневную жизнь стала нормой. От умных домов до самоуправляемых автомобилей, ИИ произвел революцию в том, как мы живем и работаем. Одним из наиболее значительных достижений в этой области является появление пограничного ИИ, который меняет способ взаимодействия компьютеров с реальным миром. Edge AI позволяет IoT-устройствам принимать решения, используя 99% данных датчиков, которые ранее были отброшены из-за ограничений по стоимости, пропускной способности или энергопотреблению. С помощью таких методов, как встроенное машинное обучение, разработчики могут уловить человеческую интуицию и развернуть ее на любой цели, от микроконтроллеров со сверхнизким энергопотреблением до встроенных устройств Linux. Это практическое руководство предоставляет специалистам по проектированию, в том числе менеджерам по продукции и технологическим лидерам, комплексную инфраструктуру для решения реальных промышленных, коммерческих и научных проблем с помощью передового ИИ. Вы изучите каждый этап процесса, от сбора данных до оптимизации модели, настройки и тестирования, когда узнаете, как проектировать и поддерживать пограничные AI и встроенные продукты ML. Необходимость понимания процесса эволюции технологий Поскольку технологии продолжают развиваться беспрецедентными темпами, важно понимать процесс их эволюции.

L'IA à la limite : résoudre des problèmes réels avec L'apprentissage automatique intégré Dans le paysage technologique en évolution rapide D'aujourd'hui, L'intégration de L'intelligence artificielle (IA) dans notre vie quotidienne est devenue la norme. Des maisons intelligentes aux voitures autonomes, l'IA a révolutionné notre façon de vivre et de travailler. L'une des réalisations les plus importantes dans ce domaine est l'émergence de l'IA frontalière, qui modifie la façon dont les ordinateurs interagissent avec le monde réel. Edge AI permet aux appareils IoT de prendre des décisions en utilisant 99 % des données des capteurs qui ont été jetés auparavant en raison de contraintes de coût, de bande passante ou de consommation d'énergie. Grâce à des méthodes telles que l'apprentissage automatique intégré, les développeurs peuvent saisir l'intuition humaine et la déployer sur n'importe quel objectif, des microcontrôleurs à très faible consommation d'énergie aux appareils Linux intégrés. Ce guide pratique fournit aux professionnels de la conception, y compris les gestionnaires de produits et les leaders technologiques, une infrastructure complète pour résoudre des problèmes industriels, commerciaux et scientifiques réels grâce à l'IA avancée. Vous explorerez chaque étape du processus, de la collecte de données à l'optimisation du modèle, de la configuration et des tests, lorsque vous apprendrez comment concevoir et maintenir des IA limites et des produits ML intégrés. La nécessité de comprendre le processus d'évolution de la technologie Alors que la technologie continue d'évoluer à un rythme sans précédent, il est important de comprendre le processus d'évolution.

IA al borde: resolver problemas reales con el aprendizaje automático incorporado En el panorama tecnológico en rápida evolución actual, la integración de la inteligencia artificial (IA) en nuestra vida cotidiana se ha convertido en la norma. Desde casas inteligentes hasta autos autogestionados, la IA ha revolucionado la forma en que vivimos y trabajamos. Uno de los avances más significativos en este campo es la aparición de la IA fronteriza, que está cambiando la forma en que las computadoras interactúan con el mundo real. Edge AI permite a los dispositivos IoT tomar decisiones utilizando el 99% de los datos de los sensores que antes se descartaban debido a limitaciones de costo, ancho de banda o consumo de energía. Con técnicas como el aprendizaje automático incorporado, los desarrolladores pueden capturar la intuición humana y desplegarla en cualquier objetivo, desde microcontroladores de energía ultra baja hasta dispositivos Linux integrados. Esta guía práctica proporciona a los profesionales del diseño, incluidos los gerentes de productos y los líderes tecnológicos, una infraestructura integral para resolver problemas industriales, comerciales y científicos reales a través de una IA avanzada. Aprenderá cada paso del proceso, desde la recopilación de datos hasta la optimización del modelo, la configuración y las pruebas, cuando aprenda cómo diseñar y mantener las AI de borde y los productos ML integrados. La necesidad de entender el proceso de evolución de la tecnología A medida que la tecnología continúa evolucionando a un ritmo sin precedentes, es importante entender el proceso de su evolución.

IA no limite: resolver problemas reais com o aprendizado de máquina embutido No atual panorama tecnológico em rápida evolução, a integração da inteligência artificial (IA) em nossas vidas diárias tornou-se normal. De casas inteligentes a carros autônomos, a IA revolucionou a forma como vivemos e trabalhamos. Um dos avanços mais importantes neste campo é a chegada da IA fronteiriça, que altera a forma como os computadores interagem com o mundo real. O Edge AI permite que os dispositivos de IoT tomem decisões usando 99% dos dados de sensores que foram anteriormente descartados devido a limitações de custo, largura de banda ou consumo de energia. Através de técnicas como o treinamento de máquinas integradas, os desenvolvedores podem capturar a intuição humana e implantá-la para qualquer propósito, desde microcontroladores de alta energia até dispositivos Linux integrados. Este manual prático fornece aos especialistas em engenharia, incluindo gerentes de produtos e líderes tecnológicos, uma infraestrutura completa para resolver verdadeiros problemas industriais, comerciais e científicos por meio de inteligência eletrônica avançada. Você vai estudar cada etapa do processo, desde a coleta de dados até a otimização do modelo, configuração e testes, quando descobrir como projetar e manter AI de borda e produtos ML incorporados. A necessidade de compreender a evolução da tecnologia Como a tecnologia continua a evoluir a um ritmo sem precedentes, é importante compreender o processo de evolução.

IA al limite: risolvere i problemi reali con l'apprendimento automatico integrato In un panorama tecnologico in continua evoluzione, l'integrazione dell'intelligenza artificiale (IA) nella nostra vita quotidiana è diventata la norma. Dalle case intelligenti alle auto autosufficienti, l'IA ha rivoluzionato il modo in cui viviamo e lavoriamo. Uno dei progressi più importanti in questo campo è la nascita dell'IA di frontiera, che sta cambiando il modo in cui i computer interagiscono con il mondo reale. Edge AI consente ai dispositivi IoT di prendere decisioni utilizzando il 99% dei dati dei sensori precedentemente rifiutati a causa dei limiti di costo, larghezza di banda o consumo energetico. Con tecniche come l'apprendimento automatico integrato, gli sviluppatori possono cogliere l'intuizione umana e distribuirla a qualsiasi scopo, dai microcontroller a basso consumo energetico ai dispositivi Linux integrati. Questa guida pratica fornisce agli esperti di progettazione, inclusi i responsabili dei prodotti e i leader tecnologici, un'infrastruttura completa per affrontare i veri problemi industriali, commerciali e scientifici attraverso l'intelligenza artificiale avanzata. esaminerà ogni fase del processo, dalla raccolta dei dati all'ottimizzazione del modello, alla configurazione e ai test, quando si saprà come progettare e supportare gli AI di bordo e i prodotti ML integrati. La necessità di comprendere l'evoluzione della tecnologia Poiché la tecnologia continua a crescere a un ritmo senza precedenti, è importante comprendere il processo di evoluzione.

KI am Abgrund: Reale Probleme mit Embedded Machine arning lösen In der heutigen schnelllebigen Technologielandschaft ist die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in unseren Alltag zur Normalität geworden. Von Smart Homes bis hin zu selbstfahrenden Autos hat KI die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, revolutioniert. Einer der bedeutendsten Fortschritte in diesem Bereich ist die Entstehung von Edge-KI, die die Art und Weise verändert, wie Computer mit der realen Welt interagieren. Edge AI ermöglicht es IoT-Geräten, Entscheidungen zu treffen, indem 99% der Sensordaten verwendet werden, die zuvor aufgrund von Kosten-, Bandbreiten- oder Energiebeschränkungen verworfen wurden. Mit Methoden wie Embedded Machine arning können Entwickler die menschliche Intuition erfassen und für jeden Zweck einsetzen, von Mikrocontrollern mit extrem niedrigem Stromverbrauch bis hin zu Embedded Linux-Geräten. Dieser praktische itfaden bietet Designspezialisten, einschließlich Produktmanagern und Technologieführern, eine umfassende Infrastruktur, um reale industrielle, kommerzielle und wissenschaftliche Probleme mit fortschrittlicher KI zu lösen. e lernen jeden Schritt des Prozesses kennen, von der Datenerfassung über die Modelloptimierung bis hin zur Anpassung und zum Testen, während e lernen, wie Edge-AI und eingebettete ML-Produkte entworfen und gewartet werden. Die Notwendigkeit, den Prozess der Technologieentwicklung zu verstehen Da sich die Technologie in einem beispiellosen Tempo weiterentwickelt, ist es wichtig, den Prozess ihrer Entwicklung zu verstehen.

AI על הסף: פתרון בעיות אמיתיות בעזרת למידת מכונה מובנית בנוף הטכנולוגי המתפתח במהירות כיום, שילוב בינה מלאכותית (AI) לחיי היומיום שלנו הפך לנורמה. מבתים חכמים ועד מכוניות שנוהגות בעצמן, בינה מלאכותית חוללה מהפכה בדרך החיים והעבודה שלנו. אחת ההתקדמות המשמעותית ביותר בתחום זה היא הופעתו של AI גבולי, אשר משנה את הדרך בה מחשבים מתקשרים עם העולם האמיתי. Edge AI מאפשר למכשירי IOT לקבל החלטות באמצעות 99% מנתוני החיישן שהושלכו בעבר בשל עלות, רוחב פס או אילוצי כוח. בעזרת טכניקות כגון למידת מכונה משובצת, מפתחים יכולים ללכוד אינטואיציה אנושית ולפרוס אותה לכל מטרה, החל ממיקרו-בקרים בעלי עוצמה נמוכה ביותר וכלה בהתקני לינוקס משובצים. מדריך מעשי זה מספק מקצועות עיצוב, כולל מנהלי מוצרים ומובילי טכנולוגיה, עם תשתית מקיפה לפתרון בעיות תעשייתיות, מסחריות ומדעיות עם בינה מלאכותית מתקדמת. תלמדו כל שלב בתהליך, מאוסף נתונים ועד למודל אופטימיזציה, כוונון ובדיקה, הצורך להבין את התפתחות הטכנולוגיה כאשר הטכנולוגיה ממשיכה להתפתח בקצב חסר תקדים, חשוב להבין את תהליך האבולוציה שלה.''

Yapay Zeka Eşikte: Yerleşik Makine Öğrenimi ile Gerçek Problemleri Çözme Günümüzün hızla gelişen teknolojik ortamında, yapay zekayı (AI) günlük hayatımıza entegre etmek norm haline geldi. Akıllı evlerden kendi kendini süren arabalara kadar, AI yaşadığımız ve çalıştığımız şekilde devrim yarattı. Bu alandaki en önemli gelişmelerden biri, bilgisayarların gerçek dünyayla etkileşim şeklini değiştiren borderline AI'nın ortaya çıkmasıdır. Edge AI, IoT cihazlarının, maliyet, bant genişliği veya güç kısıtlamaları nedeniyle daha önce atılan sensör verilerinin %99'unu kullanarak karar vermesine olanak tanır. Gömülü makine öğrenimi gibi tekniklerle, geliştiriciler insan sezgisini yakalayabilir ve ultra düşük güçlü mikrodenetleyicilerden gömülü Linux cihazlarına kadar herhangi bir amaç için kullanabilir. Bu pratik kılavuz, ürün yöneticileri ve teknoloji liderleri de dahil olmak üzere tasarım profesyonellerine, gelişmiş AI ile gerçek dünyadaki endüstriyel, ticari ve bilimsel sorunları çözmek için kapsamlı bir altyapı sağlar. Uç AI ve ML gömülü ürünlerin nasıl tasarlanacağını ve korunacağını öğrenirken, veri toplamadan model optimizasyonuna, ayarlamaya ve test etmeye kadar sürecin her adımını öğreneceksiniz. Teknolojinin evrimini anlama ihtiyacı Teknoloji benzeri görülmemiş bir hızda gelişmeye devam ederken, evrim sürecini anlamak önemlidir.

الذكاء الاصطناعي على حافة الهاوية: حل المشكلات الحقيقية مع التعلم الآلي المدمج في المشهد التكنولوجي سريع التطور اليوم، أصبح دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في حياتنا اليومية هو القاعدة. من المنازل الذكية إلى السيارات ذاتية القيادة، أحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في الطريقة التي نعيش ونعمل بها. أحد أهم التطورات في هذا المجال هو ظهور الذكاء الاصطناعي الحدودي، والذي يغير طريقة تفاعل أجهزة الكمبيوتر مع العالم الحقيقي. يسمح Edge AI لأجهزة إنترنت الأشياء باتخاذ قرارات باستخدام 99٪ من بيانات المستشعر التي تم التخلص منها سابقًا بسبب التكلفة أو عرض النطاق الترددي أو قيود الطاقة. باستخدام تقنيات مثل التعلم الآلي المدمج، يمكن للمطورين التقاط الحدس البشري ونشره لأي غرض، من أجهزة التحكم الدقيقة منخفضة الطاقة للغاية إلى أجهزة Linux المضمنة. يوفر هذا الدليل العملي للمتخصصين في التصميم، بما في ذلك مديري المنتجات وقادة التكنولوجيا، بنية تحتية شاملة لحل المشكلات الصناعية والتجارية والعلمية في العالم الحقيقي باستخدام الذكاء الاصطناعي المتقدم. ستتعلم كل خطوة من خطوات العملية، من جمع البيانات إلى تحسين النماذج وضبطها واختبارها، حيث تتعلم كيفية تصميم وصيانة المنتجات المضمنة في الذكاء الاصطناعي و ML. 7- مع استمرار تطور التكنولوجيا بوتيرة غير مسبوقة، من المهم فهم عملية تطورها.

Brink의 AI: 기계 학습이 내장 된 실제 문제 해결 오늘날의 빠르게 진화하는 기술 환경에서 인공 지능 (AI) 을 일상 생활에 통합하는 것이 표준이되었습니다. 스마트 홈에서 자율 주행 자동차에 이르기까지 AI는 우리가 살고 일하는 방식에 혁명을 일으켰습니다 이 분야에서 가장 중요한 발전 중 하나는 컴퓨터가 실제 세계와 상호 작용하는 방식을 바꾸는 경계선 AI의 출현입니다. Edge AI를 사용하면 IoT 장치는 비용, 대역폭 또는 전력 제약으로 인해 이전에 폐기 된 센서 데이터의 99% 를 사용하여 결정을 내릴 수 있습니다. 임베디드 머신 러닝과 같은 기술을 사용하여 개발자는 초저전력 마이크로 컨트롤러에서 임베디드 Linux 장치에 이르기까지 모든 목적으로 사람의 직관을 포착하여 배포 할 수 있 이 실용적인 가이드는 제품 관리자 및 기술 리더를 포함한 설계 전문가에게 고급 AI의 실제 산업, 상업 및 과학적 문제를 해결하기위한 포괄적 인 인프라를 제공합니다. Edge AI 및 ML 내장 제품을 설계 및 유지 관리하는 방법을 배우면서 데이터 수집에서 모델 최적화, 튜닝 및 테스트에 이르기까지 프로세스의 모든 단계를 학습합니다. 기술의 진화를 이해해야 할 필요성 기술이 전례없는 속도로 계속 발전함에 따라 진화 과정을 이해하는 것이 중요합니다.

AI處於邊緣：通過內置機器學習解決實際問題在當今快速發展的技術格局中，將人工智能（AI）整合到我們的日常生活中已成為常態。從智能家居到自動駕駛汽車，AI徹底改變了我們的生活和工作方式。這一領域最重要的成就之一是邊界人工智能的出現，它改變了計算機與現實世界互動的方式。Edge AI允許IoT設備使用99%的傳感器數據做出決策,這些數據以前由於成本、吞吐量或功耗限制而被丟棄。通過嵌入式機器學習等技術，開發人員可以捕捉到人類的直覺並將其部署到從超低功耗微控制器到嵌入式Linux設備的任何目標。該實用指南為設計專業人員（包括產品經理和技術領導者）提供了全面的基礎設施，以通過先進的AI解決實際的工業，商業和科學問題。當您學習如何設計和維護前端AI和內置ML產品時，您將了解流程的每個階段，從數據收集到模型優化、配置和測試。了解技術發展的必要性隨著技術繼續以前所未有的速度發展，了解技術發展的進程至關重要。