AI at the Edge

- Autorzy:
- Daniel Situnayake, Jenny Plunkett
- Promocja Przejdź


- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 514
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis książki: AI at the Edge
Edge AI is transforming the way computers interact with the real world, allowing 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 ultra-low power microcontrollers to embedded Linux devices.
This practical guide gives engineering professionals, including product managers and technology leaders, 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. Edge AI is destined to become a standard tool for systems engineers. This high-level road map helps you get started.
- Develop your expertise in AI and ML for edge devices
- Understand which projects are best solved with edge AI
- Explore key design patterns for edge AI apps
- Learn an iterative workflow for developing AI systems
- Build a team with the skills to solve real-world problems
- Follow a responsible AI process to create effective products
Wybrane bestsellery
-
Ta książka jest przystępnym wprowadzeniem do skomplikowanego świata, w którym za pomocą techniki TinyML wdraża się głębokie uczenie maszynowe w systemach wbudowanych. Nie musisz mieć żadnego doświadczenia z zakresu uczenia maszynowego czy pracy z mikrokontrolerami. W książce wyjaśniono, jak można...
TinyML. Wykorzystanie TensorFlow Lite do uczenia maszynowego na Arduino i innych mikrokontrolerach TinyML. Wykorzystanie TensorFlow Lite do uczenia maszynowego na Arduino i innych mikrokontrolerach
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)59.40 zł
99.00 zł(-40%) -
Deep learning networks are getting smaller. Much smaller. The Google Assistant team can detect words with a model just 14 kilobytes in size—small enough to run on a microcontroller. With this practical book you’ll enter the field of TinyML, where deep learning and embedded systems com...
TinyML. Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers TinyML. Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)169.15 zł
199.00 zł(-15%) -
O tym, ile problemów sprawia niedbale napisany kod, wie każdy programista. Nie wszyscy jednak wiedzą, jak napisać ten świetny, „czysty” kod i czym właściwie powinien się on charakteryzować. Co więcej – jak odróżnić dobry kod od złego? Odpowiedź na te pytania oraz sposoby tworzen...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
47.40 zł
79.00 zł(-40%) -
Ta książka powinna zostać przestudiowana przez każdego architekta nowoczesnych systemów rozproszonych. Jej celem jest pokazanie sposobów rozwiązywania trudnych problemów związanych z projektowaniem takiego oprogramowania. W krytyczny i wszechstronny sposób omówiono w niej najważniejsze problemy u...
Złożone zagadnienia architektury oprogramowania. Jak analizować kompromisy i podejmować trudne decyzje Złożone zagadnienia architektury oprogramowania. Jak analizować kompromisy i podejmować trudne decyzje
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)59.40 zł
99.00 zł(-40%) -
W tej książce w sposób jasny i bardzo interesujący przedstawiono uniwersalne zasady architektury oprogramowania wraz z szeregiem wskazówek dotyczących stosowania tych reguł w praktyce. Wyczerpująco zaprezentowano tu dostępne rozwiązania i wyjaśniono, dlaczego są one tak istotne dla sukcesu przeds...
Czysta architektura. Struktura i design oprogramowania. Przewodnik dla profesjonalistów Czysta architektura. Struktura i design oprogramowania. Przewodnik dla profesjonalistów
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)53.40 zł
89.00 zł(-40%) -
Dave Thomas i Andy Hunt napisali pierwsze wydanie tej wpływowej książki w 1999 roku, aby pomóc swoim klientom tworzyć lepsze oprogramowanie i na nowo odnaleźć radość z kodowania. Nauki płynące z tamtego wydania pomogły wielu pokoleniom programistów zbadać istotę rozwoju oprogramowania, niezależni...
Pragmatyczny programista. Od czeladnika do mistrza. Wydanie II Pragmatyczny programista. Od czeladnika do mistrza. Wydanie II
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)46.20 zł
77.00 zł(-40%) -
Oto pierwszy tom dzieła, które stanowi inspirujące spojrzenie na sztuczną inteligencję. Jego zrozumienie nie wymaga wybitnej znajomości informatyki i matematyki. Książka jest wspaniałą syntezą wczesnych i późniejszych koncepcji, a także technik, przeprowadzoną we frameworku idei, metod i technolo...
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1 Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)101.40 zł
169.00 zł(-40%) -
To drugi tom klasycznego podręcznika wiedzy o sztucznej inteligencji. Podobnie jak w wypadku pierwszej części, lektura tej książki nie wymaga wybitnej znajomości tematu. Dzięki przejrzystości tekstu i umiejętnemu unikaniu nadmiernego formalizmu można w dość łatwy sposób zrozumieć kluczowe idee i ...
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 2 Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 2
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)77.40 zł
129.00 zł(-40%) -
Ten praktyczny przewodnik zawiera szeroki przegląd strategii, wzorców i form testowania oprogramowania, ułatwiających dobór ścieżek i podejść do konkretnych projektów w zależności od zakresu, budżetu i ram czasowych. Książka uczy przydatnych umiejętności w zakresie przeprowadzania testów wydajnoś...
Testowanie full stack. Praktyczny przewodnik dostarczania oprogramowania wysokiej jakości Testowanie full stack. Praktyczny przewodnik dostarczania oprogramowania wysokiej jakości
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)53.40 zł
89.00 zł(-40%) -
Oto przewodnik po koncepcjach testowania i wiodących frameworkach, za pomocą których automatyzuje się testy aplikacji internetowych, takich jak Selenium, Cypress, Puppeteer i Playwright. Zaprezentowano w nim unikatowe funkcjonalności tych rozwiązań, ich wady i zalety, a także wyjaśniono zasady ko...
Testowanie aplikacji dla programistów frontendowych. Wiodące frameworki do automatyzacji testów aplikacji internetowych i ich przyszłość oparta na testowaniu niskokodowym i sztucznej inteligencji Testowanie aplikacji dla programistów frontendowych. Wiodące frameworki do automatyzacji testów aplikacji internetowych i ich przyszłość oparta na testowaniu niskokodowym i sztucznej inteligencji
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)41.40 zł
69.00 zł(-40%)
O autorze książki
1 Daniel Situnayake, Jenny PlunkettDaniel Situnayake wspiera programistów TensorFlow w Google. Jest współzałożycielem firmy Tiny Farms, która jako pierwsza w Stanach Zjednoczonych zautomatyzowała proces uzyskiwania białka z owadów na skalę przemysłową.
Ebooka przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolonych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video zobaczysz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolonych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP4 (pliki spakowane w ZIP)
Szczegóły książki
- ISBN Ebooka:
- 978-10-981-2016-0, 9781098120160
- Data wydania ebooka:
-
2023-01-10
Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@helion.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 20.5MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 20.5MB
- Kategorie:
Programowanie » Inne - Programowanie
Spis treści książki
- Foreword
- Preface
- About This Book
- What to Expect
- What You Need to Know Already
- Responsible, Ethical, and Effective AI
- Further Resources
- Conventions Used in This Book
- Using Code Examples
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- 1. A Brief Introduction to Edge AI
- Defining Key Terms
- Embedded
- The Edge (and the Internet of Things)
- Artificial Intelligence
- Machine Learning
- Edge AI
- Embedded Machine Learning and Tiny Machine Learning
- Digital Signal Processing
- Defining Key Terms
- Why Do We Need Edge AI?
- To Understand the Benefits of Edge AI, Just BLERP
- Bandwidth
- Latency
- Economics
- Reliability
- Privacy
- Using BLERP
- To Understand the Benefits of Edge AI, Just BLERP
- Edge AI for Good
- Key Differences Between Edge AI and Regular AI
- Training on the edge is rare
- The focus of edge AI is on sensor data
- ML models can get very small
- Learning from feedback is limited
- Compute is diverse and heterogeneous
- Good enough is often the goal
- Tools and best practices are still evolving
- Summary
- 2. Edge AI in the Real World
- Common Use Cases for Edge AI
- Greenfield and Brownfield Projects
- Real-World Products
- Preventing forest fires using power line fault detection
- Protecting first responders with intelligent wearables
- Understanding elephant behavior with smart collars
- Common Use Cases for Edge AI
- Types of Applications
- Keeping Track of Objects
- Key benefits for object tracking
- Keeping Track of Objects
- Understanding and Controlling Systems
- Key benefits for understanding and controlling systems
- Understanding People and Living Things
- Key benefits for understanding people and living things
- Transforming Signals
- Key benefits for transforming signals
- Building Applications Responsibly
- Responsible Design and AI Ethics
- Black Boxes and Bias
- Technology That Harms, Not Helps
- The costs of negligence
- Mitigating societal harms
- Summary
- 3. The Hardware of Edge AI
- Sensors, Signals, and Sources of Data
- Types of Sensors and Signals
- Acoustic and Vibration
- Visual and Scene
- Motion and Position
- Force and Tactile
- Optical, Electromagnetic, and Radiation
- Environmental, Biological, and Chemical
- Other Signals
- Sensors, Signals, and Sources of Data
- Processors for Edge AI
- Edge AI Hardware Architecture
- Microcontrollers and Digital Signal Processors
- Low-end MCUs
- High-end MCUs
- Digital signal processors (DSPs)
- System-on-Chip
- Deep Learning Accelerators
- FPGAs and ASICs
- Edge Servers
- Multi-Device Architectures
- Devices and Workloads
- Summary
- 4. Algorithms for Edge AI
- Feature Engineering
- Working with Data Streams
- Digital Signal Processing Algorithms
- Resampling
- Filtering
- Spectral analysis
- Image feature detection
- Combining Features and Sensors
- Feature Engineering
- Artificial Intelligence Algorithms
- Algorithm Types by Functionality
- Classification
- Regression
- Object detection and segmentation
- Anomaly detection
- Clustering
- Dimensionality reduction
- Transformation
- Algorithm Types by Functionality
- Algorithm Types by Implementation
- Conditionals and heuristics
- Classical machine learning
- Deep learning
- Combining algorithms
- Postprocessing algorithms
- Fail-safe design
- Optimization for Edge Devices
- Choice of algorithm
- Compression and optimization
- On-Device Training
- Summary
- 5. Tools and Expertise
- Building a Team for AI at the Edge
- Domain Expertise
- Diversity
- Stakeholders
- Roles and Responsibilities
- Knowledge and understanding
- Planning and execution
- Algorithm development
- Product engineering
- Technical services
- Hiring for Edge AI
- Learning Edge AI Skills
- Practice
- Theory
- Building a Team for AI at the Edge
- Tools of the Trade
- Software Engineering
- Operating systems
- Programming and scripting languages
- Dependency management
- Containerization
- Distributed computing
- Cloud providers
- Software Engineering
- Working with Data
- Data capture
- IoT device management
- Data storage and management
- Data pipelines
- Algorithm Development
- Mathematical and scientific computing libraries
- Data visualization
- Interactive computing environments
- Digital signal processing
- Deep learning frameworks
- Model compression and optimization
- Experiment tracking
- Automated machine learning (AutoML)
- Machine learning operations (MLOps)
- Running Algorithms On-Device
- Math and DSP libraries
- Machine learning inference
- On-device learning
- Embedded Software Engineering and Electronics
- Embedded hardware tools
- Development boards
- Embedded software tools
- Emulators and simulators
- Embedded Linux
- Automated hardware testing
- End-to-End Platforms for Edge AI
- Summary
- 6. Understanding and Framing Problems
- The Edge AI Workflow
- Responsible AI in the Edge AI Workflow
- The Edge AI Workflow
- Do I Need Edge AI?
- Describing a Problem
- Do I Need to Deploy to the Edge?
- Things that dont work well on the edge
- Disadvantages of edge compute
- Do I Need Machine Learning?
- Reasons to use ML
- The drawbacks of ML
- Knowing when to use ML
- Practical Exercise
- Determining Feasibility
- Moral Feasibility
- Business Feasibility
- Proving benefit
- Understanding constraints
- Dataset Feasibility
- Technological Feasibility
- Framing problems
- Device capabilities and solution choice
- Making a Final Decision
- Planning an Edge AI Project
- Defining acceptable performance
- Understanding time and resource constraints
- Summary
- 7. How to Build a Dataset
- What Does a Dataset Look Like?
- The Ideal Dataset
- Datasets and Domain Expertise
- Data, Ethics, and Responsible AI
- Minimizing Unknowns
- Ensuring Domain Expertise
- Data-Centric Machine Learning
- Estimating Data Requirements
- A Practical Workflow for Estimating Data Requirements
- Getting Your Hands on Data
- The Unique Challenges of Capturing Data at the Edge
- Storing and Retrieving Data
- Getting Data into Stores
- Collecting Metadata
- Ensuring Data Quality
- Ensuring Representative Datasets
- Reviewing Data by Sampling
- Label Noise
- Avoiding label noise
- Common Data Errors
- Drift and Shift
- The Uneven Distribution of Errors
- Preparing Data
- Labeling
- Not all problems require labels
- Semi-supervised and active learning algorithms
- Bias in labeling
- Labeling tools
- Annotation tools
- Crowdsourced labeling
- Assisted and automated labeling
- Semi-supervised and active learning
- Labeling
- Formatting
- Data Cleaning
- Auditing your dataset
- Fixing issues
- Amending values
- Substituting values
- Excluding records
- Evaluation and automation
- Fixing balance issues
- Feature Engineering
- Splitting Your Data
- How is data split?
- Pitfalls when splitting data
- Data Augmentation
- Data Pipelines
- Building a Dataset over Time
- Summary
- 8. Designing Edge AI Applications
- Product and Experience Design
- Design Principles
- Scoping a Solution
- Setting Design Goals
- Systemic goals
- Technical goals
- Values-based design goals
- Product and Experience Design
- Architectural Design
- Hardware, Software, and Services
- Basic Application Architectures
- Basic flow
- Ensemble flow
- Parallel flow
- Series flow
- Cascading flow
- Sensor fusion flow
- Complex Application Architectures and Design Patterns
- Heterogeneous cascade
- Multi-device cascade
- Cascade to the cloud
- Intelligent gateway
- Human-in-the-loop
- Working with Design Patterns
- Accounting for Choices in Design
- Design Deliverables
- Summary
- 9. Developing Edge AI Applications
- An Iterative Workflow for Edge AI Development
- Exploration
- Goal Setting
- Calling it quits
- Bootstrapping
- Why bootstrapping is helpful
- Developing a baseline algorithm
- Our first hardware
- Responsible AI review
- An Iterative Workflow for Edge AI Development
- Test and Iterate
- Feedback loops
- Iterations in practice
- Updating your plans
- Ethical AI review
- Deployment
- Support
- Summary
- 10. Evaluating, Deploying, and Supporting Edge AI Applications
- Evaluating Edge AI Systems
- Ways to Evaluate a System
- Evaluating individual components
- Evaluating integrated systems
- Simulated real-world testing
- Real-world testing
- Quality assurance testing
- Usability testing
- Monitoring a deployed system
- Ways to Evaluate a System
- Evaluating Edge AI Systems
- Useful Metrics
- Algorithmic performance
- Loss
- Accuracy
- Confusion matrix
- Precision and recall
- Positive and negative rates
- F1 score and MCC
- ROC and AUC
- Error metrics
- Mean average precision
- Algorithmic performance
- Computational and hardware performance
- Memory
- Floating-point operations (FLOPs)
- Latency
- Duty cycle
- Energy
- Thermal
- Techniques for Evaluation
- Evaluation and Responsible AI
- Deploying Edge AI Applications
- Predeployment Tasks
- Mid-Deployment Tasks
- Postdeployment Tasks
- Supporting Edge AI Applications
- Postdeployment Monitoring
- Types of feedback from deployed systems
- Data samples
- Distribution changes
- Application metrics
- Outcomes
- User reports
- Types of feedback from deployed systems
- Postdeployment Monitoring
- Improving a Live Application
- Solving problems using feedback
- Refining an algorithm over time
- Supporting multiple deployed algorithms
- Ethics and Long-Term Support
- Performance degradation
- New information
- Evolving cultural norms
- Changing legal standards
- What Comes Next
- 11. Use Case: Wildlife Monitoring
- Problem Exploration
- Solution Exploration
- Goal Setting
- Solution Design
- What Solutions Already Exist?
- Solution Design Approaches
- Design Considerations
- Environmental Impact
- Bootstrapping
- Define Your Machine Learning Classes
- Dataset Gathering
- Edge Impulse
- Public project
- Edge Impulse
- Choose Your Hardware and Sensors
- Hardware configuration
- Data Collection
- Connecting your device directly to Edge Impulse for data collection
- iNaturalist
- Dataset Limitations
- Dataset Licensing and Legal Obligations
- Cleaning Your Dataset
- Uploading Data to Edge Impulse
- DSP and Machine Learning Workflow
- Digital Signal Processing Block
- Machine Learning Block
- Visual mode
- EON Tuner
- Testing the Model
- Live Classification
- Model Testing
- Test Your Model Locally
- Deployment
- Create Library
- Mobile Phone and Computer
- Prebuilt Binary Flashing
- Impulse Runner
- GitHub Source Code
- Iterate and Feedback Loops
- AI for Good
- Related Works
- Datasets
- Research
- 12. Use Case: Food Quality Assurance
- Problem Exploration
- Solution Exploration
- Goal Setting
- Solution Design
- What Solutions Already Exist?
- Solution Design Approaches
- Design Considerations
- Environmental and Social Impact
- Bootstrapping
- Define Your Machine Learning Classes
- Dataset Gathering
- Edge Impulse
- Edge Impulse public project
- Edge Impulse
- Choose Your Hardware and Sensors
- Hardware configuration
- Data Collection
- Data Ingestion Firmware
- Uploading Data to Edge Impulse
- Cleaning Your Dataset
- Dataset Licensing and Legal Obligations
- DSP and Machine Learning Workflow
- Digital Signal Processing Block
- Machine Learning Block
- Visual mode
- Testing the Model
- Live Classification
- Model Testing
- Deployment
- Prebuilt Binary Flashing
- GitHub Source Code
- Iterate and Feedback Loops
- Related Works
- Research
- News and Other Articles
- 13. Use Case: Consumer Products
- Problem Exploration
- Goal Setting
- Solution Design
- What Solutions Already Exist?
- Solution Design Approaches
- Design Considerations
- Environmental and Social Impact
- Bootstrapping
- Define Your Machine Learning Classes
- Dataset Gathering
- Edge Impulse
- Edge Impulse public project
- Edge Impulse
- Choose Your Hardware and Sensors
- Hardware configuration
- Data Collection
- Data Ingestion Firmware
- Mobile phone
- nRF Edge Impulse mobile phone application
- Cleaning Your Dataset
- Dataset Licensing and Legal Obligations
- DSP and Machine Learning Workflow
- Digital Signal Processing Block
- Machine Learning Blocks
- Visual mode
- Anomaly detection
- Testing the Model
- Live Classification
- Model Testing
- Deployment
- Prebuilt Binary Flashing
- GitHub Source Code
- Iterate and Feedback Loops
- Related Works
- Research
- News and Other Articles
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
The way developers design, build, and run software has changed significantly with the evolution of microservices and containers. These modern architectures offer new distributed primitives that require a different set of practices than many developers, tech leads, and architects are accustomed to...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
228.65 zł
269.00 zł(-15%) -
What is eBPF? With this revolutionary technology, you can write custom code that dynamically changes the way the kernel behaves. It's an extraordinary platform for building a whole new generation of security, observability, and networking tools.This practical book is ideal for developers, system ...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
194.65 zł
229.00 zł(-15%) -
Learn how to build end-to-end scalable machine learning solutions with Apache Spark. With this practical guide, author Adi Polak introduces data and ML practitioners to creative solutions that supersede today's traditional methods. You'll learn a more holistic approach that takes you beyond speci...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
271.15 zł
319.00 zł(-15%) -
Combing the web is simple, but how do you search for data at work? It's difficult and time-consuming, and can sometimes seem impossible. This book introduces a practical solution: the data catalog. Data analysts, data scientists, and data engineers will learn how to create true data discovery in ...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
228.65 zł
269.00 zł(-15%) -
This updated edition of the Nutshell guide not only helps experienced Java programmers get the most out of versions through Java 17, it also serves as a learning path for new developers. Chock-full of examples that demonstrate how to take complete advantage of modern Java APIs and development bes...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
228.65 zł
269.00 zł(-15%) -
Get started with Ray, the open source distributed computing framework that simplifies the process of scaling compute-intensive Python workloads. With this practical book, Python programmers, data engineers, and data scientists will learn how to leverage Ray locally and spin up compute clusters. Y...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
228.65 zł
269.00 zł(-15%) -
Remove your doubts about AI and explore how this technology can be future-proofed using blockchain's smart contracts and tamper-evident ledgers. With this practical book, system architects, software engineers, and systems solution specialists will learn how enterprise blockchain provides permanen...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
271.15 zł
319.00 zł(-15%) -
FinOps brings financial accountability to the variable spend model of cloud. Used by the majority of global enterprises, this management practice has grown from a fringe activity to the de facto discipline managing cloud spend. In this book, authors J.R. Storment and Mike Fuller outline the proce...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
271.15 zł
319.00 zł(-15%) -
Why is it difficult for so many companies to get digital identity right? If you're still wrestling with even simple identity problems like modern website authentication, this practical book has the answers you need. Author Phil Windley provides conceptual frameworks to help you make sense of all ...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
194.65 zł
229.00 zł(-15%) -
Python was recently ranked as today's most popular programming language on the TIOBE index, thanks to its broad applicability to design and prototyping to testing, deployment, and maintenance. With this updated fourth edition, you'll learn how to get the most out of Python, whether you're a profe...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
305.15 zł
359.00 zł(-15%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
W przypadku usługi "Druk na żądanie" termin dostarczenia przesyłki może obejmować także czas potrzebny na dodruk (do 10 dni roboczych)
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.


Oceny i opinie klientów: AI at the Edge Daniel Situnayake, Jenny Plunkett (0)
Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.