[한줄평]
임베디드에 머신러닝을 구현한다면 꼭 봐야 하는책
[목차구성]
CHAPTER 1 서론
CHAPTER 2 시작하기
CHAPTER 3 머신러닝 빠르게 훑어보기
CHAPTER 4 TinyML ‘Hello World’ 시작하기: 모델 구축과 훈련
CHAPTER 5 TinyML ‘Hello World’: 애플리케이션 구축
CHAPTER 6 TinyML ‘Hello World’: 마이크로컨트롤러에 배포하기
CHAPTER 7 호출어 감지: 애플리케이션 만들기
CHAPTER 8 호출어 감지: 모델 훈련하기
CHAPTER 9 인체 감지: 애플리케이션 만들기
CHAPTER 10 인체 감지: 모델 훈련하기
CHAPTER 11 마술 지팡이: 애플리케이션 만들기
CHAPTER 12 마술 지팡이: 모델 훈련하기
CHAPTER 13 마이크로컨트롤러용 텐서플로 라이트
CHAPTER 14 자신만의 TinyML 애플리케이션 설계하기
CHAPTER 15 지연 최적화
CHAPTER 16 에너지 사용 최적화
CHAPTER 17 모델과 바이너리 크기 최적화
CHAPTER 18 디버깅
CHAPTER 19 텐서플로에서 텐서플로 라이트로 모델 포팅하기
CHAPTER 20 개인 정보, 보안, 배포
CHAPTER 21 파도를 따라잡기 위하여
부록 A 아두이노 라이브러리 Zip 사용과 생성
부록 B 아두이노에서 오디오 받기
[이 책의 특징]
ㆍ 마이크로컨트롤러용 텐서플로 라이트
ㆍ 오디오, 이미지, 가속도계 데이터로 머신러닝(딥러닝) 모델 학습
ㆍ 음성 인식, 제스처 인식 등 임베디드 기기에서 작동하는 머신러닝 애플리케이션
ㆍ 아두이노를 비롯한 저전력 마이크로컨트롤러에 머신러닝 탑재
ㆍ 지연, 에너지 사용, 모델 크기, 바이너리 크기 최적화 기법
ㆍ 머신러닝 필수 사항과 자신만의 모델 훈련 방법
ㆍ 애플리케이션 디버깅, 개인 정보 보호, 보안을 고려한 설계 노하우
[대상 독자]
ㆍ마이크로컨트롤러에서 머신러닝을 구현하려는 개발자
ㆍ머신러닝을 사용해서 실제 제품을 만들고 싶은 기획자 및 개발자
ㆍ아두이노에 머신러닝 기능을 사용하고 싶은 개발자
ㆍIoT에 딥러닝을 적용하고 싶은 개발자
[서평]
알파고가 나온지 벌써 4년이 지났다. 알파고 이후 머신러닝, 딥러닝등 AI에 대한 투자 및 관심도가 엄청나게 증가하게 되었다. 이제 연구에 대한 성과가 나와야 할 시기가 된것이다. 지금까지는 딥러닝, 머신러닝을 하려면 엄청난 컴퓨팅 파워가 필요 했다. 하지만 실제 제품에 사용할때는 그런 엄청난 컴퓨팅 파워 보다는 저전력에서 돌아갈수 있는 인공지능 기능이 필요 하다. 이책에서는 TinyML로 마이크로컨트롤러, 임베디드 환경에서 딥러닝, 머신러닝을 사용할수 있는 방법을 배울수 있다. 먼저 이책으로 tinyML 프로젝트를 구축하려면 하드웨어 장비가 필요하다. 머신러닝 모델을 훈련할 때는 구글의 코랩으로 무료로 이용 할수 있다. 하지만 프로그램을 실제로 테스트하려면 임베디드 개발 보드가 필요하다. 보통 딥러닝 책들은 수학 모델을 학습 하고 컴퓨터만 있으면 해결이 되는데 TinyML은 모델학습에서 끝나는게 아니라 제품으로 만드는것이라서 모델을 경량화하고 저전력 환경에서도 실행하고, 텐서플로 라이트를 배울수 있습니다. 이책을 학습 하면서 임베디드 시스템에서 딥러닝을 사용하여 가능한 것이 무엇이며 앞으로 어떤것들이 만들수 있는지 좋은 아이디어를 얻을수 있었습니다. 아마 IoT를 하면서 딥러닝을 도입하고 싶다면 이책이 해답이 될것이다.
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