Ако вече сте запознати с микроконтролерите и искате да добавите вграден изкуствен интелект към тях — или работите в областта на машинното обучение и сте готови да се захванете с истински хардуер — тази книга е за вас. Тя обхваща целия стек за вграден изкуствен интелект — от проектирането на схеми и изработването на персонализирани печатни платки до сливането на данни от сензори, обработката на сигнали и извършването на изводи директно на устройството.
Ще научите как да свързвате сензори, да кондиционирате сигнала, да обединявате данни от IMU чрез допълващи филтри, филтрите на Madgwick и Mahony и филтри на Калман, да внедрявате дървета на решения, изпълнявани директно в самия сензор, и да разберете защо заделената за тензори памет е с неправилен размер. По пътя ще се заемете с проучвателен анализ на данни, квантизация на модели и реалностите при отстраняване на грешки, за които документацията никога не споменава — например какво да правите, когато инструментът за качване на фърмуер е ненадежден, а връзките на макетната платка са нестабилни.
Работейки с Arduino (UNO R3 и R4, Nano 33 BLE Sense, Nicla Vision, Nicla Voice), Raspberry Pi Pico 2 и развойни платки на ST, ще създадете 25 завършени проекта, сред които:
Генератор на сигнали с PIO и DMA на Raspberry Pi Pico; прогнозиране на степента на зареждане на батерия чрез регресия с гаусов процес; откриване на хора с CNN върху Nicla Vision; разпознаване на ориентация чрез крайни автомати, работещи в самия сензор; сравнение на филтри за сливане на данни от четири IMU чрез тестване на статични ъгли; откриване на аномалии в роботизирана ръка чрез дървета на решения върху ядрото за машинно обучение на ISM330BX; потискане на шум в аудио в реално време чрез невронна мрежа GRU на Pico 2; AI MIDI синтезатор с музика, генерирана от GAN, клавиатура с капацитивно докосване, хардуерен синтезатор VS1053b и процедурна композиция с вериги на Марков — всичко това върху персонализирани печатни платки; откриване на ключова дума с Nicla Voice чрез Edge Impulse; монитор за батерии и платка за регистриране на данни със зарядно устройство BQ24075, измервател на капацитета и програмируем товар за разреждане.
За проектите са проектирани и изработени пет персонализирани печатни платки, като са предоставени Gerber файлове и електрически схеми. Целият код и всички хардуерни проекти са с отворен код съгласно лиценза MIT. Това е цялостен инженерно-технически подход към вградения изкуствен интелект — сензори, електронни схеми, обработка на сигнали, машинно обучение и фърмуер, а не софтуерен пряк път.
Брой страници
600
Корица
Меко
Година на публикуване
2026
Издател
No Starch Press