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小編

2022/04/02

TinyML｜TensorFlow Lite機器學習

應用Arduino與低耗電微控制器

「想要瞭解如何在資源有限的設備上運行機器學習嗎？那就要看這本書，它是AI發展的里程碑。」

—Massimo Banzi

Arduino共同創辦人

「本書藉由清楚、有趣的用例來教你如何在Arm微控制器上部署ML。」

—Jem Davies

Arm機器學習集團副總裁、研究員和總經理

深度學習網路正在不斷縮小，而且比以前小太多了。Google Assistant偵測單字的模型只有14 KB，小到可在微控制器上運行。這本實用的書籍將引領你進入TinyML領域，結合深度學習和嵌入式系統，用微型設備產生驚人的效果。

Pete Warden和Daniel Situnayake將講解如何訓練可以放入任何環境的微型模型。對想要使用機器學習來建構嵌入式系統的軟體和硬體開發者來說，這是一本理想的指南，它將指引你逐步建立一系列的TinyML專案，而且你不需要具備機器學習或微控制器的經驗。

‧建立語音辨識器、人體偵測鏡頭及可以回應手勢的魔杖

‧活用Arduino和超低電力的微控制器

‧學習ML的基本概念及訓練自己的模型

‧訓練可以理解音訊、影像和加速度計資料的模型

‧探索Google為TinyML設計的工具組，TensorFlow Lite for Microcontrollers

‧為app進行除錯及保護隱私和安全

‧優化等待時間、耗電量、模型和二進制檔的大小

看更多書籍介紹:

http://books.gotop.com.tw/v_A649

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104學習精靈

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06/26 13:22

【PPA開幕慶】活動期間首購單筆滿千以上送100元Line Points點數

活動期間：2024/7/9 11:00- 2024/8/5 23:59

活動說明：活動期間首次於104課程中心付費購買「PPA (PressPlay Academy) 上架課程」，單筆滿$1,000以上 ( 若有使用任何折扣碼優惠，結帳金額於扣除優惠後須超過$1,000以上，且不累計贈送。) 即可獲贈100元Line Points點數回饋。

【看更多課程】https://nabi.104.com.tw/course/ppa

活動注意事項：

1. 獲贈資格須符合下列說明：

(A) 首購意指：載本活動之前未曾在104課程中心購買「PPA (PressPlay Academy) 上架課程」，於活動期間首次完成消費購買「PPA (PressPlay Academy) 上架課程」。

(B) 購買者必須於104課程中心系統完成付費紀錄。( 特別提醒：購買者於PPA (PressPlay Academy) 官網線上消費不包含在此次活動資格 )

(C) 訂單成立且完成付款時間皆須於2024年8月5日23:59前，並於7天內完成課程兌換，始符合獲贈點數回饋的資格；最後獲贈者將公告於本活動網站，中間姓名會隱藏。

(D) 單帳號僅有乙次贈送資格，符合上述資格者，因點數作業時間，您的回饋點數最晚將於2024/9/30前寄送至您購買時填寫的e-mail電子郵件信箱。

2. 本次贈送的100元Line Points點數，點數發送後請於規範時間內完成兌換，點數兌換後於180天內須使用完畢，逾期失效。

3. 104課程中心保有最終修改、變更、活動解釋及取消本活動之權利。

4. 104課程中心。購買課程相關Q&A：可參考下連結頁面的「購買課程」( https://nabi.104.com.tw/qna )

5. 如您有任何問題，歡迎來信nabiservice@104.com.tw

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小編

2022/04/02

深度學習 | Deep Learning

「由三位深度學習領域專家撰寫的《Deep Learning》，是涵蓋內容最為全面的著作。對於要進入此領域的軟體工程師與學生，提供了兼具深度及廣度的觀點與淺顯數學概念，以及足供專家參考的內容。」

──Elon Musk，OpenAI共同主席；Tesla與SpaceX共同創辦人兼CEO。

「這是最完整的深度學習教科書。本書是由此領域的主要貢獻者所撰寫，清晰、全面與完整的呈現相關主題。想知道深度學習的起源、優勢與發展，請閱讀本書。」

──Geoffrey Hinton，英國皇家學會院士(FRS)，Toronto大學榮譽教授；Google傑出研究人員。

「近十年來，深度學習著實讓技術界為之傾倒。有必要為學習者、實作者與教學者撰寫一本教科書，內容包括基本概念、實務項目與進階研究主題。本書是第一本全面涵蓋的書籍，由專精於該領域富有創新性與創造力的研究人員撰寫。本書會是今後幾年的重要參考書。」

──Yann LeCun，Facebook AI研究主管；New York大學電腦科學(資訊科學)、資料科學與神經科學的教授。

深度學習是一種機器學習，透過概念階層方式，讓電腦從經驗中學習，進而理解世界。由於可利用經驗累積知識，因此無須人為操控來指定電腦所需的全部知識。概念階層容許電腦經由簡單概念建置與學習更複雜的概念，其中組成的階層圖會呈現出多層深度框架。本書內容涵蓋廣泛的深度學習主題。

本書是以數學與概念為基底，涵蓋線性代數、機率論與資訊理論、數值計算以及機器學習等相關概念。書中將論述業界實作者與行家們使用的深度學習技術，包括深度前饋網路、正則化、優化演算法、卷積網路、序列建模與實務方法；同時討論概括論述相關應用，如自然語言處理、語音辨識、電腦視覺、線上推薦系統、生物資訊與電玩遊戲等。本書提供諸多研究觀點，包含線性因子模型、自動編碼器、表徵學習、結構化機率模型、蒙地卡羅法、配分函數、近似推論與深度生成模型等理論項目。

本書適合打算投入深度學習業界或研究領域的大學生與研究生，以及想要在資訊產品或平台中納入深度學習技術的軟體工程師閱讀。

封面圖片：Daniel Ambrosi的Central Park Azalea Walk Dreamscape(danielambrosi.com)。Daniel Ambrosi的Dreamscapes(夢景)是使用Google DeepDream開源軟體(由Google的Joseph Smarr與NVIDIA的Chris Lamb修改的版本)所建構的作品，以此軟體成功處理Ambrosi數億像素的全景圖片而成。

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