LibCoder

Arduino: искусственный интеллект и машинное обучение

1C Agda GPT/AI/ИИ
Arduino: искусственный интеллект и машинное обучение
Дата выхода: 2024
Издательство: ДМК Пресс
Количество страниц: 244
Размер файла: 3,5 МБ
Тип файла: PDF
Добавил: LibCoder
Оглавление
Chapter....8Chapter....9Chapter....10

Описание

Коротко и по делу о том, что важно знать про методы.

Однако недавние разработки позволили использовать определенные приложения на микроконтроллерах после их обучения. Те, кто знаком с концепциями искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), могут возразить, что они наиболее подходят для более мощных вычислительных платформ. В этой книге обсуждаются методы ИИ и МО специально для микроконтроллеров. Вначале рассматриваются Arduino IDE, Arduino Nano 33 BLE Sense, а также методы работы с сенсорами и периферийными интерфейсами. Цель состоит в том, чтобы познакомить вас с концепциями и позволить вам попрактиковаться на недорогом, доступном оборудовании и программном обеспечении Arduino. Далее на базе этих микроконтроллеров реализуются методы K ближайших соседей (KNN), деревья решений, нечеткая логика, персептроны и искусственные нейронные сети (ANN). Издание предназначено широкому кругу радиолюбителей, инженеров, разработчиков, а также может быть полезно студентам и преподавателям.

Файл доступен для загрузки ниже.

arduino методы концепциями обучения микроконтроллеров также искусственный интеллект

Частые вопросы

Можно ли скачать «Arduino: искусственный интеллект и машинное обучение» бесплатно?

Да, «Arduino: искусственный интеллект и машинное обучение» доступна для бесплатного скачивания на нашем сайте в формате PDF. Ссылка на файл находится на этой странице.

В каком формате и какого размера файл?

Книга предоставляется в формате PDF, размер файла 3,5 МБ.

Кто автор и когда вышла книга?

автор — Барретт Стивен Ф., издательство ДМК Пресс, год выпуска 2024, 244 страниц.

О чём книга «Arduino: искусственный интеллект и машинное обучение»?

Те, кто знаком с концепциями искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), могут возразить, что они наиболее подходят для более мощных вычислительных платформ.

Похожие материалы