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初學Jetson Nano不說No:CAVEDU教你一次懂

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  • 優惠期限:2021年12月31日止
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內容簡介

  本書前2章將依序介紹實現AI神經網路推論於邊緣運算裝置為何是目前最熱門的趨勢,並選定NVIDIA Jetson Nano 4GB開發套件作為本書主要開發環境。

  第3章介紹多種深度學習視覺推論應用。到了第4章,說明如何存取Jetson  Nano之GPIO腳位來結合常見的周邊電子裝置,意即您可在現存的簡易家電裝置上自行整合更豐富的AI功能。

  第5章與第6章將介紹如何使用JetBot機器人平台來實現自動駕駛車常見的功能,包含障礙物閃避與道路跟隨等。讀者將自行收集資料來建立訓練資料集來建立專屬的神經網路模型。最後於第七章,將整合Intel RealSense景深攝影機讓Jetson Nano整合具備深度資訊的影像處理功能。

本書特色

  本書將帶領讀者進入熱門的邊緣AI(Edge AI)領域,並直接在NVIDIA Jetson Nano 單板電腦實作各種深度學習神經網路結合機器視覺的實務性範例,並以JetBot移動式輪型機器人平台來實現障礙物閃避與道路跟隨等自動駕駛車常見的功能。

  本書也會介紹如何透過 Intel RealSense 景深攝影機讓您的邊緣專案具備深度視覺功能。

  "AI 不難,現在就開始吧!"

  本書作者群為NVIDIA原廠認證之Jetson AI大使與Jetson AI專家。
 
 

作者介紹

作者簡介

曾吉弘


  .CAVEDU教育團隊技術總監
  .美國麻省理工學院電腦科學與人工智慧實驗室訪問學者
  .NVIDIA Jetson AI ambassador

郭俊廷

  .CAVEDU教育團隊資深講師
  .NVIDIA Jetson AI specialist
 
 

目錄

第1章 單板電腦與邊緣運算
.1.1邊緣運算裝置
.1.2單板電腦
.1.3NVIDIA線上資源
.1.4NVIDIA Jetson 家族
.1.5Jetson Nano 初體驗

第2章 Jetson Nano 初體驗
.2.1 Jetson Nano開機!
.2.2 OpenCV電腦視覺函式庫

第3章 深度學習結合視覺辨識應用
.3.1 深度學習介紹
.3.2 jetson-inference相關軟體安裝
.3.3 影像辨識範例
.3.4 物件偵測範例
.3.5 影像分割範例

第4章 Jetson Nano GPIO硬體控制
.4.1 Jetson Nano GPIO腳位介紹
.4.2 安裝GPIO套件
.4.3 數位輸入、輸出
.4.4 I2C LCD 螢幕

第5章 JetBot視覺機器人
.5.1 JetBot
.5.2 Jupyter Lab基礎操作介紹
.5.3 JetBot範例程式

第6章 JetBot深度視覺機器人
.6.1 淺談深度學習
.6.2 障礙迴避
.6.3 道路跟隨

第7章 整合景深視覺
.7.1 Intel RealSense景深攝影機
.7.2 在Jetson Nano上安裝RealSense 套件
.7.3 在RealSense Viewer中檢視景深影像
.7.4 RealSense的Python範例
.7.5 使用RealSense D435-辨識人臉與距離

 
 

詳細資料

  • ISBN:9789869329989
  • 叢書系列:CAVEDU
  • 規格:平裝 / 230頁 / 17 x 23 x 1.15 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
 

書籍延伸內容

活動名稱

 

內容連載

作者序

延續上一本《實戰AI資料導向式學習》已經兩年了,CAVEDU所寫所翻譯的書籍也即將邁入60本了。期間我們也看到了各家科技巨頭紛紛推出了各類好用的AI開發工具,原本高高在上的技術變成簡單又好用,在教學上的應用也紛紛出籠,孩子與初學者們都能理解並享受AI技術所帶來的躍進。政府也投入了非常多的資源在培育新一代的科技人才,例如AIGO高中職生AI扎根計畫每年都吸引全台近千位學子參加,足見政府對於本領域的重視。

延續了CAVEDU對於機器人的熱愛,也適逢NVIDIA推出了非常適用於教學的Jetson Nano單板電腦,因而催生了本書。本書整合了四大領域:程式設計、影像處理、深度學習神經網路與機器人控制。追尋高階技術的同時,CAVEDU也保持投身科技教育的初心:為更多初學者準備合適且循序漸進的優質內容。

這段美好旅程中,很高興有您的支持與鼓勵。

曾吉弘博士 CAVEDU教育團隊NVIDIA Jetson AI大使

1.1    邊緣運算裝置

邊緣運算裝置(Edge computing device),或簡稱邊緣裝置。以往這類裝置是被部署在物聯網的終端,具備平價的運算晶片來連接一些感測器或致動器來做到非常有限的應用,例如記錄溫溼度或是控制電梯等等。這類裝置的特色是運算能力較弱、耗電量低,但有辦法介接實體周邊裝置,而最後一項正是它最迷人的地方。您很容易就可以使用常見的Arduino、ESP32或microbit等平價開發板,搭配一些免費的雲端服務來做出各種簡易的聯網互動應用。

隨著人們對於電子產品所提供的服務期望愈來愈高,相同的成本所能取得的運算能力也愈來愈高。回想一下您的智慧型手機,今年的手機規格必定遠勝於去年以相同金額所買到的,對吧?另一方面,各類AI的應用也陸續出現在我們的日常生活中,其中又以影像與語音為主要的應用場域,包含人臉辨識、相似圖片搜尋與Google語音助理、Apple siri等。這需要在裝置中部署可執行特定AI運算的晶片,同時要能滿足耗電以及價格的需求。台灣的廠商在這個領域中扮演了非常重要的角色,包含台積電與聯發科等諸多公司,實現了這項不可能的任務。
 

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