ESP32 Machine Learning Projects for Edge Intelligence : Designing Intelligent IoT Systems with Embedded Machine Learning, Real-Time Data Processing, and Smart Device Automation
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published Jun 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - Have you ever wondered how a tiny, low-cost microcontroller can recognize spoken commands, detect defects on a production line, or predict equipment failures before they happen What if you could build intelligent systems that perform these tasks without relying on expensive cloud infrastructure, recurring subscription fees, or a constant internet connection Embedded AI and TinyML is a practical, hands-on guide to designing, training, and deploying machine learning models directly on embedded devices. Whether you are an engineer, student, maker, or technology professional, this book provides the knowledge and tools needed to build real-world intelligent systems that operate efficiently at the edge.Inside this book, you will learn how to: Build reliable sensor data pipelines for vibration, audio, temperature, motion, and environmental monitoring applications, using proven filtering, calibration, and preprocessing techniques.Design and train compact machine learning models optimized for resource-constrained hardware through quantization, pruning, compression, and other model optimization strategies.Deploy practical AI applications including image classification, keyword spotting, anomaly detection, predictive maintenance, and intelligent monitoring systems.Combine multiple sensors into context-aware solutions that integrate data from different sources to improve accuracy and decision-making.Integrate edge intelligence with cloud services for remote monitoring, analytics, over-the-air updates, and large-scale device management.Implement security and power optimization techniques including encryption, secure boot, privacy-aware design, and energy-efficient operation for battery-powered systems.Rather than focusing on theory alone, this book emphasizes practical implementation through real-world examples, step-by-step projects, and deployment strategies that mirror professional engineering workflows.Whether you are exploring embedded AI for the first time, advancing beyond basic tutorials, or developing products intended for real-world deployment, this guide will help you move from simple sensor experiments to intelligent, dependable systems that deliver value where it matters mostdirectly on the device.Start building the next generation of smart, connected, and autonomous systems today.…
N° de ref. del artículo 9798184315249
- Título
- ESP32 Machine Learning Projects for Edge Intelligence : Designing Intelligent IoT Systems with Embedded Machine Learning, Real-Time Data Processing, and Smart Device Automation
- Autor
- Brenda K. Gaskin
- Editorial
- Independently Published Jun 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798184315249
- Peso del artículo
- 420 gramos
- Dimensiones
- 279x216x9 mm
- Serie
- Libro 4 de 6: Advanced Firmware Engineering
Have you ever wondered how a tiny, low-cost microcontroller can recognize spoken commands, detect defects on a production line, or predict equipment failures before they happen? What if you could build intelligent systems that perform these tasks without relying on expensive cloud infrastructure, recurring subscription fees, or a constant internet connection?
Embedded AI and TinyML is a practical, hands-on guide to designing, training, and deploying machine learning models directly on embedded devices. Whether you are an engineer, student, maker, or technology professional, this book provides the knowledge and tools needed to build real-world intelligent systems that operate efficiently at the edge.
Inside this book, you will learn how to:
Build reliable sensor data pipelines for vibration, audio, temperature, motion, and environmental monitoring applications, using proven filtering, calibration, and preprocessing techniques.
Design and train compact machine learning models optimized for resource-constrained hardware through quantization, pruning, compression, and other model optimization strategies.
Deploy practical AI applications including image classification, keyword spotting, anomaly detection, predictive maintenance, and intelligent monitoring systems.
Combine multiple sensors into context-aware solutions that integrate data from different sources to improve accuracy and decision-making.
Integrate edge intelligence with cloud services for remote monitoring, analytics, over-the-air updates, and large-scale device management.
Implement security and power optimization techniques including encryption, secure boot, privacy-aware design, and energy-efficient operation for battery-powered systems.
Rather than focusing on theory alone, this book emphasizes practical implementation through real-world examples, step-by-step projects, and deployment strategies that mirror professional engineering workflows.
Whether you are exploring embedded AI for the first time, advancing beyond basic tutorials, or developing products intended for real-world deployment, this guide will help you move from simple sensor experiments to intelligent, dependable systems that deliver value where it matters mostdirectly on the device.
Start building the next generation of smart, connected, and autonomous systems today.
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Información sobre el derecho de desistimiento
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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).
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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).
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