TinyML. Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers

- Autorzy:
- Pete Warden, Daniel Situnayake
- Promocja Przejdź


- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 504
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis książki: TinyML. Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers
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 combine to make astounding things possible with tiny devices.
Pete Warden and Daniel Situnayake explain how you can train models small enough to fit into any environment. Ideal for software and hardware developers who want to build embedded systems using machine learning, this guide walks you through creating a series of TinyML projects, step-by-step. No machine learning or microcontroller experience is necessary.
- Build a speech recognizer, a camera that detects people, and a magic wand that responds to gestures
- Work with Arduino and ultra-low-power microcontrollers
- Learn the essentials of ML and how to train your own models
- Train models to understand audio, image, and accelerometer data
- Explore TensorFlow Lite for Microcontrollers, Google’s toolkit for TinyML
- Debug applications and provide safeguards for privacy and security
- Optimize latency, energy usage, and model and binary size
Wybrane bestsellery
-
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)118.30 zł
169.00 zł(-30%) -
Ten podręcznik jest przeznaczony dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy uczenia maszynowego i nabrać praktycznego doświadczenia w używaniu pojęć matematycznych. Wyjaśniono tutaj stosowanie szeregu technik matematycznych, takich jak algebra liniowa, geometria analityczna, rozk...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
90.30 zł
129.00 zł(-30%) -
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)90.30 zł
129.00 zł(-30%) -
To drugie wydanie bestsellerowego przewodnika po technikach uczenia maszynowego. Wystarczą minimalne umiejętności programistyczne, aby dzięki tej książce nauczyć się budowania i trenowania głębokiej sieci neuronowej. Zawarto tu minimum teorii, a proces nauki jest ułatwiony przez liczne przykłady ...
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)90.30 zł
129.00 zł(-30%) -
Ta praktyczna książka ułatwi Ci rozpoczęcie wdrażania rozwiązań rzeczywistych problemów związanych z uczeniem maszynowym. Zawiera przystępne wprowadzenie do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, a także sposoby wykorzystania Pythona i biblioteki scikit-learn, uwzględniające potrzeby badac...
Machine learning, Python i data science. Wprowadzenie Machine learning, Python i data science. Wprowadzenie
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
Ta książka jest nowatorskim podręcznikiem, w którym w zrozumiały, intuicyjny sposób opisano techniki sztucznej inteligencji. Została wzbogacona kolorowymi ilustracjami i zrozumiałym kodem, dzięki czemu pozwala o wiele łatwiej zagłębić się w złożoność modeli głębokiego uczenia. Trudniejsze zagadni...
Uczenie głębokie i sztuczna inteligencja. Interaktywny przewodnik ilustrowany Uczenie głębokie i sztuczna inteligencja. Interaktywny przewodnik ilustrowany
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)69.30 zł
99.00 zł(-30%) -
Niniejsza książka jest praktycznym przewodnikiem po uczeniu głębokim. Znalazły się tu dokładne informacje o istocie uczenia głębokiego, o jego zastosowaniach i ograniczeniach. Wyjaśniono zasady rozwiązywania typowych problemów uczenia maszynowego. Pokazano, jak korzystać z pakietu Keras przy impl...
Deep Learning. Praca z językiem Python i biblioteką Keras Deep Learning. Praca z językiem Python i biblioteką Keras
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)41.30 zł
59.00 zł(-30%) -
Uczenie maszynowe obejmuje techniki wykorzystywane najczęściej w obszarze określanym mianem sztucznej inteligencji — a właśnie ona jest w tej chwili jednym z głównych kierunków rozwoju technologicznego branży IT. Niesamowite jest to, że po odpowiednim przekształceniu wiele problemów praktyc...
Machine Learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek Machine Learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)89.55 zł
199.00 zł(-55%) -
Dr Yves Hilpisch szczegółowo opisuje zarówno podstawy teoretyczne, jak i praktyczne aspekty używania algorytmów sztucznej inteligencji w ramach usług i produktów finansowych. Opierając się na przykładach z języka Python, pokazuje metodyki, modele, założenia i techniki wdrażania AI, a także analiz...
Sztuczna inteligencja w finansach. Używaj języka Python do projektowania i wdrażania algorytmów AI Sztuczna inteligencja w finansach. Używaj języka Python do projektowania i wdrażania algorytmów AI
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)69.30 zł
99.00 zł(-30%) -
Ta książka jest przystępnym przewodnikiem po uczeniu maszynowym. Aby zrozumieć zawartą w niej treść, wystarczy podstawowa umiejętność programowania i znajomość matematyki na poziomie szkoły średniej. Znalazło się tu omówienie podstawowych pojęć i wyjaśnienie mechanizmów rządzących uczeniem głębok...
Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)69.30 zł
99.00 zł(-30%)
O autorach książki
2 Pete Warden, Daniel SitunayakePete Warden jest współzałożycielem zespołu do spraw TensorFlow. Obecnie zajmuje się platformą TensorFlow dla mobilnych systemów operacyjnych i systemów wbudowanych. Wcześniej był założycielem firmy Jetpac, przejętej przez Google w 2014 roku.
Daniel 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.
Pete Warden, Daniel Situnayake - pozostałe książki
-
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 intu...(254.15 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
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
(59.40 zł najniższa cena z 30 dni)69.30 zł
99.00 zł(-30%) -
To help you navigate the large number of new data tools available, this guide describes 60 of the most recent innovations, from NoSQL databases and MapReduce approaches to machine learning and visualization tools. Descriptions are based on first-hand experience with these tools in a production en...
Big Data Glossary. A Guide to the New Generation of Data Tools Big Data Glossary. A Guide to the New Generation of Data Tools
(29.90 zł najniższa cena z 30 dni)59.42 zł
69.90 zł(-15%) -
If you're a developer looking to supplement your own data tools and services, this concise ebook covers the most useful sources of public data available today. You'll find useful information on APIs that offer broad coverage, tie their data to the outside world, and are either accessible online o...(29.90 zł najniższa cena z 30 dni)
59.42 zł
69.90 zł(-15%)
Kup polskie wydanie:
TinyML. Wykorzystanie TensorFlow Lite do uczenia maszynowego na Arduino i innych mikrokontrolerach
- Autor:
- Pete Warden, Daniel Situnayake
69,30 zł
99,00 zł
(59.40 zł najniższa cena z 30 dni)
Ebooka przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook 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:
- 978-14-920-5199-2, 9781492051992
- Data wydania ebooka:
-
2019-12-16
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:
- 27.0MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 44.8MB
- Kategorie:
Uczenie maszynowe
Spis treści książki
- Preface
- Conventions Used in This Book
- Using Code Examples
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- 1. Introduction
- Embedded Devices
- Changing Landscape
- 2. Getting Started
- Who Is This Book Aimed At?
- What Hardware Do You Need?
- What Software Do You Need?
- What Do We Hope Youll Learn?
- 3. Getting Up to Speed on Machine Learning
- What Machine Learning Actually Is
- The Deep Learning Workflow
- Decide on a Goal
- Collect a Dataset
- Selecting data
- Collecting data
- Labeling data
- Our final dataset
- Design a Model Architecture
- Generating features from data
- Windowing
- Normalization
- Generating features from data
- Thinking with ML
- Train the Model
- Underfitting and overfitting
- Training, validation, and testing
- Convert the Model
- Run Inference
- Evaluate and Troubleshoot
- Wrapping Up
- 4. The Hello World of TinyML: Building and Training a Model
- What Were Building
- Our Machine Learning Toolchain
- Python and Jupyter Notebooks
- Google Colaboratory
- TensorFlow and Keras
- Building Our Model
- Importing Dependencies
- Generating Data
- Splitting the Data
- Defining a Basic Model
- Training Our Model
- Training Metrics
- Graphing the History
- Improving Our Model
- Testing
- Converting the Model for TensorFlow Lite
- Converting to a C File
- Wrapping Up
- 5. The Hello World of TinyML: Building an Application
- Walking Through the Tests
- Including Dependencies
- Setting Up the Test
- Getting Ready to Log Data
- Mapping Our Model
- Creating an AllOpsResolver
- Defining a Tensor Arena
- Creating an Interpreter
- Inspecting the Input Tensor
- Running Inference on an Input
- Reading the Output
- Running the Tests
- Grabbing the code
- Using Make to run the tests
- Walking Through the Tests
- Project File Structure
- Walking Through the Source
- Starting with main_functions.cc
- Handling Output with output_handler.cc
- Wrapping Up main_functions.cc
- Understanding main.cc
- Running Our Application
- Wrapping Up
- 6. The Hello World of TinyML: Deploying to Microcontrollers
- What Exactly Is a Microcontroller?
- Arduino
- Handling Output on Arduino
- Running the Example
- Making Your Own Changes
- SparkFun Edge
- Handling Output on SparkFun Edge
- Running the Example
- Build the binary
- Sign the binary
- Flash the binary
- Attach the programmer to the board
- Attach the programmer to your computer
- Run the script to flash your board
- Testing the Program
- Viewing Debug Data
- Making Your Own Changes
- ST Microelectronics STM32F746G Discovery Kit
- Handling Output on STM32F746G
- Running the Example
- Making Your Own Changes
- Wrapping Up
- 7. Wake-Word Detection: Building an Application
- What Were Building
- Application Architecture
- Introducing Our Model
- All the Moving Parts
- Walking Through the Tests
- The Basic Flow
- The Audio Provider
- The Feature Provider
- How the feature provider converts audio to a spectrogram
- The Command Recognizer
- The Command Responder
- Listening for Wake Words
- Running Our Application
- Deploying to Microcontrollers
- Arduino
- Responding to commands on Arduino
- Running the example
- Making your own changes
- Arduino
- SparkFun Edge
- Responding to commands on SparkFun Edge
- Running the example
- Build the binary
- Sign the binary
- Flash the binary
- Attach the programmer to the board
- Attach the programmer to your computer
- Run the script to flash your board
- Testing the program
- Viewing debug data
- Making your own changes
- ST Microelectronics STM32F746G Discovery Kit
- Responding to commands on STM32F746G
- Running the example
- Testing the program
- Viewing debug data
- Making your own changes
- Wrapping Up
- 8. Wake-Word Detection: Training a Model
- Training Our New Model
- Training in Colab
- Enable GPU training
- Configure training
- Install dependencies
- Load TensorBoard
- Begin training
- Wait for training to complete
- Keeping Colab running
- Freeze the graph
- Convert to TensorFlow Lite
- Create a C array
- Training in Colab
- Training Our New Model
- Using the Model in Our Project
- Replacing the Model
- Updating the Labels
- Updating command_responder.cc
- Arduino
- SparkFun Edge
- STM32F746G
- Other Ways to Run the Scripts
- How the Model Works
- Visualizing the Inputs
- How Does Feature Generation Work?
- Understanding the Model Architecture
- Understanding the Model Output
- Training with Your Own Data
- The Speech Commands Dataset
- Training on Your Own Dataset
- How to Record Your Own Audio
- Data Augmentation
- Model Architectures
- Wrapping Up
- 9. Person Detection: Building an Application
- What Were Building
- Application Architecture
- Introducing Our Model
- All the Moving Parts
- Walking Through the Tests
- The Basic Flow
- The Image Provider
- The Detection Responder
- Detecting People
- Deploying to Microcontrollers
- Arduino
- Which camera module to buy
- Capturing images on arduino
- Responding to detections on Arduino
- Running the example
- Making your own changes
- Arduino
- SparkFun Edge
- Which camera module to buy
- Capturing images on SparkFun Edge
- Responding to detections on SparkFun Edge
- Running the example
- Build the binary
- Sign the binary
- Flash the binary
- Attach the programmer to the board
- Attach the programmer to your computer
- Run the script to flash your board
- Testing the program
- Viewing debug data
- Making your own changes
- Wrapping Up
- 10. Person Detection: Training a Model
- Picking a Machine
- Setting Up a Google Cloud Platform Instance
- Training Framework Choice
- Building the Dataset
- Training the Model
- TensorBoard
- Evaluating the Model
- Exporting the Model to TensorFlow Lite
- Exporting to a GraphDef Protobuf File
- Freezing the Weights
- Quantizing and Converting to TensorFlow Lite
- Converting to a C Source File
- Training for Other Categories
- Understanding the Architecture
- Wrapping Up
- 11. Magic Wand: Building an Application
- What Were Building
- Application Architecture
- Introducing Our Model
- All the Moving Parts
- Walking Through the Tests
- The Basic Flow
- The Accelerometer Handler
- The Gesture Predictor
- The Output Handler
- Detecting Gestures
- Deploying to Microcontrollers
- Arduino
- Arduino constants
- Capturing accelerometer data on Arduino
- Responding to gestures on Arduino
- Running the example
- Making your own changes
- Arduino
- SparkFun Edge
- Capturing accelerometer data on SparkFun Edge
- Responding to gestures on SparkFun Edge
- Running the example
- Build the binary
- Sign the binary
- Flash the binary
- Attach the programmer to the board
- Attach the programmer to your computer
- Run the script to flash your board
- Testing the Program
- Making your own changes
- Wrapping Up
- 12. Magic Wand: Training a Model
- Training a Model
- Training in Colab
- Enable GPU Training
- Install dependencies
- Prepare the data
- Load TensorBoard
- Begin training
- Evaluate the results
- Create a C array
- Training in Colab
- Other Ways to Run the Scripts
- Training a Model
- How the Model Works
- Visualizing the Input
- Understanding the Model Architecture
- Training with Your Own Data
- Capturing Data
- SparkFun Edge
- Logging data
- Capturing Data
- Modifying the Training Scripts
- Training
- Using the New Model
- Wrapping Up
- Learning Machine Learning
- Whats Next
- 13. TensorFlow Lite for Microcontrollers
- What Is TensorFlow Lite for Microcontrollers?
- TensorFlow
- TensorFlow Lite
- TensorFlow Lite for Microcontrollers
- Requirements
- Why Is the Model Interpreted?
- Project Generation
- What Is TensorFlow Lite for Microcontrollers?
- Build Systems
- Specializing Code
- Makefiles
- Writing Tests
- Supporting a New Hardware Platform
- Printing to a Log
- Implementing DebugLog()
- Running All the Targets
- Integrating with the Makefile Build
- Supporting a New IDE or Build System
- Integrating Code Changes Between Projects and Repositories
- Contributing Back to Open Source
- Supporting New Hardware Accelerators
- Understanding the File Format
- FlatBuffers
- Porting TensorFlow Lite Mobile Ops to Micro
- Separate the Reference Code
- Create a Micro Copy of the Operator
- Port the Test to the Micro Framework
- Build a Bazel Test
- Add Your Op to AllOpsResolver
- Build a Makefile Test
- Wrapping Up
- 14. Designing Your Own TinyML Applications
- The Design Process
- Do You Need a Microcontroller, or Would a Larger Device Work?
- Understanding Whats Possible
- Follow in Someone Elses Footsteps
- Find Some Similar Models to Train
- Look at the Data
- Wizard of Oz-ing
- Get It Working on the Desktop First
- 15. Optimizing Latency
- First Make Sure It Matters
- Hardware Changes
- Model Improvements
- Estimating Model Latency
- How to Speed Up Your Model
- Quantization
- Product Design
- Code Optimizations
- Performance Profiling
- Blinky
- Shotgun profiling
- Debug logging
- Logic analyzer
- Timer
- Profiler
- Performance Profiling
- Optimizing Operations
- Look for Implementations That Are Already Optimized
- Write Your Own Optimized Implementation
- Taking Advantage of Hardware Features
- Accelerators and Coprocessors
- Contributing Back to Open Source
- Wrapping Up
- 16. Optimizing Energy Usage
- Developing Intuition
- Typical Component Power Usage
- Hardware Choice
- Developing Intuition
- Measuring Real Power Usage
- Estimating Power Usage for a Model
- Improving Power Usage
- Duty Cycling
- Cascading Design
- Wrapping Up
- 17. Optimizing Model and Binary Size
- Understanding Your Systems Limits
- Estimating Memory Usage
- Flash Usage
- RAM Usage
- Ballpark Figures for Model Accuracy and Size on Different Problems
- Speech Wake-Word Model
- Accelerometer Predictive Maintenance Model
- Person Presence Detection
- Model Choice
- Reducing the Size of Your Executable
- Measuring Code Size
- How Much Space Is Tensorflow Lite for Microcontrollers Taking?
- OpResolver
- Understanding the Size of Individual Functions
- Framework Constants
- Truly Tiny Models
- Wrapping Up
- 18. Debugging
- Accuracy Loss Between Training and Deployment
- Preprocessing Differences
- Debugging Preprocessing
- On-Device Evaluation
- Accuracy Loss Between Training and Deployment
- Numerical Differences
- Are the Differences a Problem?
- Establish a Metric
- Compare Against a Baseline
- Swap Out Implementations
- Mysterious Crashes and Hangs
- Desktop Debugging
- Log Tracing
- Shotgun Debugging
- Memory Corruption
- Wrapping Up
- 19. Porting Models from TensorFlow to TensorFlow Lite
- Understand What Ops Are Needed
- Look at Existing Op Coverage in Tensorflow Lite
- Move Preprocessing and Postprocessing into Application Code
- Implement Required Ops if Necessary
- Optimize Ops
- Wrapping Up
- 20. Privacy, Security, and Deployment
- Privacy
- The Privacy Design Document
- Data collection
- Data usage
- Data sharing and storage
- Consent
- The Privacy Design Document
- Using a PDD
- Privacy
- Security
- Protecting Models
- Deployment
- Moving from a Development Board to a Product
- Wrapping Up
- 21. Learning More
- The TinyML Foundation
- SIG Micro
- The TensorFlow Website
- Other Frameworks
- Friends of TinyML
- Wrapping Up
- A. Using and Generating an Arduino Library Zip
- B. Capturing Audio on Arduino
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
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)
262.65 zł
309.00 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)
186.15 zł
219.00 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%) -
With the accelerating speed of business and the increasing dependence on technology, companies today are significantly changing the way they build in-house business solutions. Many now use low-code and no code technologies to help them deal with specific issues, but that's just the beginning. Wit...
Building Solutions with the Microsoft Power Platform Building Solutions with the Microsoft Power Platform
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
Companies are scrambling to integrate AI into their systems and operations. But to build truly successful solutions, you need a firm grasp of the underlying mathematics. This accessible guide walks you through the math necessary to thrive in the AI field such as focusing on real-world application...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
DevOps engineers, developers, and security engineers have ever-changing roles to play in today's cloud native world. In order to build secure and resilient applications, you have to be equipped with security knowledge. Enter security as code.In this book, authors BK Sarthak Das and Virginia Chu d...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
With the increasing use of AI in high-stakes domains such as medicine, law, and defense, organizations spend a lot of time and money to make ML models trustworthy. Many books on the subject offer deep dives into theories and concepts. This guide provides a practical starting point to help develop...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
Why are so many companies adopting GitOps for their DevOps and cloud native strategy? This reliable framework is quickly becoming the standard method for deploying apps to Kubernetes. With this practical, developer-oriented book, DevOps engineers, developers, IT architects, and SREs will learn th...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
Learn the essentials of working with Flutter and Dart to build full stack applications that meet the needs of a cloud-driven world. Together, the Flutter open source UI software development kit and the Dart programming language for client development provide a unified solution to building applica...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%) -
The Rust programming language is extremely well suited for concurrency, and its ecosystem has many libraries that include lots of concurrent data structures, locks, and more. But implementing those structures correctly can be very difficult. Even in the most well-used libraries, memory ordering b...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 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: TinyML. Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers Pete Warden, Daniel Situnayake (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.