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邊緣智能計算應用(職業教育新一代信息技術系列教材)

  • 作者：編者:苑占江//馬國峰|責編:李紹坤//張翠翠
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111755111
  • 出版日期：2024/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：155
人民幣：RMB 35 元      售價：元
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內容大鋼
    邊緣智能計算是人工智慧的前沿技術。本書由淺入深、圖文並茂，緊隨邊緣計算在工業界的最新發展，給出大量的編程和項目案例分析。本書結構完整，理論和實踐結合，廣度與深度兼備，不僅有理論的闡述和簡單的結果展示，而且系統性剖析邊緣智能計算技術的重要性，從夯實理論到完成實戰一氣呵成。本書採取項目驅動教學模式，以學生為主體，以任務為導向組織內容。
    本書共5個項目，內容包括邊緣計算開發板基礎應用、邊緣計算演算法SDK應用、TensorFlow圖像上色模型部署、PyTorch目標檢測模型部署、TFLite手掌檢測模型部署。本書根據崗位工作任務要求，確定學習任務內容，設計選取了14個工作任務。
    本書可作為各類職業院校人工智慧技術應用及相關專業的教材，對於從事邊緣計算產品應用和研發的相關技術人員與愛好者也有一定的參考價值。
作者介紹
編者:苑占江//馬國峰|責編:李紹坤//張翠翠
目錄
前言
二維碼索引
項目1  邊緣計算開發板基礎應用
  【引導案例】
  任務1  案例體驗
  任務2  使用OpenCV實現USB攝像頭的調用
項目2  邊緣計算演算法SDK應用
  【引導案例】
  任務1  目標檢測演算法介面的應用
  任務2  人臉識別演算法介面應用
  任務3  人體關鍵點檢測演算法介面應用
  任務4  車牌識別演算法介面應用
項目3  TensorFlow圖像上色模型部署
  【引導案例】
  任務1  使用TensorFlow訓練圖像彩色化模型
  任務2  TensorFlow模型轉換為RKNN模型並進行預測
項目4  PyTorch目標檢測模型部署
  【引導案例】
  任務1  使用YOLOv5實現模型訓練及轉換
  任務2  ONNX模型文件轉換為RKNN模型文件
  任務3  部署YOLOv5模型實現實時檢測
項目5  TFLite手掌檢測模型部署
  【引導案例】
  任務1  TFLite模型文件轉換為RKNN模型文件
  任務2  使用RKNN模型實現手掌檢測
  任務3  部署邊緣端手掌檢測應用
參考文獻

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