Deep Learning on Embedded Systems: A HandsOn Appr oach Using Jetson Nano and Raspberry Pi
Idioma: inglés
Editorial: Wiley, 2025
- Tapa blanda
- Nuevo
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- Título
- Deep Learning on Embedded Systems: A HandsOn Appr oach Using Jetson Nano and Raspberry Pi
- Autor
- Arif
- Editorial
- Wiley
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1394269269
- ISBN 13
- 9781394269266
Comprehensive, accessible introduction to deep learning for engineering tasks through Python programming, low-cost hardware, and freely available software
Deep Learning on Embedded Systems is a comprehensive guide to the practical implementation of deep learning for engineering tasks through computers and embedded hardware such as Raspberry Pi and Nvidia Jetson Nano. After an introduction to the field, the book provides fundamental knowledge on deep learning, convolutional and recurrent neural networks, computer vision, and basics of Linux terminal and docker engines. This book shows detailed setup steps of Jetson Nano and Raspberry Pi for utilizing essential frameworks such as PyTorch and OpenCV. GPU configuration and dependency installation procedure for using PyTorch is also discussed allowing newcomers to seamlessly navigate the learning curve.
A key challenge of utilizing deep learning on embedded systems is managing limited GPU and memory resources. This book outlines a strategy of training complex models on a desktop computer and transferring them to embedded systems for inference. Also, students and researchers often face difficulties with the varying probabilistic theories and notations found in data science literature. To simplify this, the book mainly focuses on the practical implementation part of deep learning using Python programming, low-cost hardware, and freely available software such as Anaconda and Visual Studio Code. To aid in reader learning, questions and answers are included at the end of most chapters.
Written by a highly qualified author, Deep Learning on Embedded Systems includes discussion on:
- Fundamentals of deep learning, including neurons and layers, activation functions, network architectures, hyperparameter tuning, and convolutional and recurrent neural networks (CNNs & RNNs)
- PyTorch, OpenCV, and other essential framework setups for deep transfer learning, along with Linux terminal operations, docker engine, docker images, and virtual environments in embedded devices
- Training models for image classification and object detection with classification, then converting trained PyTorch models to ONNX format for efficient deployment on Jetson Nano and Raspberry Pi
Deep Learning on Embedded Systems serves as an excellent introduction to the field for undergraduate engineering students seeking to learn deep learning implementations for their senior capstone or class projects and graduate researchers and educators who wish to implement deep learning in their research.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Tariq M. Arif, PhD, is an Associate Professor at WSU since 2019. Prior to that, he worked at the University of Wisconsin, Platteville. His primary research interests include artificial intelligence and genetic algorithms for robotics control, computer vision, and biomedical simulations involving machine learning algorithms. He also worked in the Japanese automobile industry for three and a half years as a CAD/CAE engineer.
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inscripto en el Registro Público de Comercio del Tribunal de Primera Instancia Steinfurt
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Somos miembros de la iniciativa « FairCommerce » desde 24.07.2015.
Para más información, consulte: www.haendlerbund.de/faircommerce.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a moluna, Greven, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.