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本書采用基于配方的方法完成從數(shù)據(jù)收集、分析、建模、統(tǒng)計(jì)和監(jiān)視以及部署的基本過程。本書提供來自智能家居，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和智能設(shè)備的真實(shí)數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練和評(píng)估簡(jiǎn)單到復(fù)雜的模型，并使用經(jīng)過訓(xùn)練的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。本書還介紹了在實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)以及其他AI技術(shù)（例如自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺和用于構(gòu)建智能IoT系統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)）時(shí)面臨的主要挑戰(zhàn)。通過本書讀者可以學(xué)習(xí)如何打包和部署端到端AI應(yīng)用程序，以及如何將實(shí)踐解決方案應(yīng)用于常見的IoT問題。

人工智能 (Artificial Intelligence，AI) 正在各種垂直行業(yè)中迅速找到實(shí)際應(yīng)用，物聯(lián)網(wǎng) (Internet of Things，IoT) 就是其中之一。開發(fā)人員正在尋找使IoT設(shè)備更智能并讓用戶生活更輕松的方法。本書介紹如何使用IoT數(shù)據(jù)實(shí)施智能分析，預(yù)測(cè)結(jié)果并做出明智的決策，內(nèi)容涵蓋有助于在IoT應(yīng)用程序中進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)的高級(jí)AI技術(shù)。

基于50 的實(shí)用案例，讀者可以充分了解數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、建模、統(tǒng)計(jì)和監(jiān)控以及部署等基本人工智能 IoT流程。利用來自智能家居、工業(yè)IoT和智能設(shè)備的真實(shí)數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練和評(píng)估簡(jiǎn)單和復(fù)雜的模型，并使用經(jīng)過訓(xùn)練的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。同時(shí)，書中還介紹了實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和其他人工智能技術(shù)(如自然語言處理)時(shí)面臨的主要挑戰(zhàn)；如何利用計(jì)算機(jī)視覺和嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建智能IoT系統(tǒng)；如何輕松部署模型并提高其性能。

讀完本書，讀者將能夠打包和部署端到端AI應(yīng)用程序，并將實(shí)踐解決方案應(yīng)用于常見的IoT問題。

 讀者對(duì)象

本書面向IoT從業(yè)者、構(gòu)建以IoT為重點(diǎn)的人工智能解決方案的數(shù)據(jù)科學(xué)家及人工智能開發(fā)人員。全書提供人工智能技術(shù)構(gòu)建智能IoT解決方案，且無須閱讀大量人工智能理論。本書讀者需要了解Python編程語言和基本的物聯(lián)網(wǎng)概念，方能有效掌握書中涵蓋的概念。

 涵蓋內(nèi)容

第1章重點(diǎn)介紹如何設(shè)置正確的環(huán)境。內(nèi)容涵蓋如何選擇滿足AI需求的設(shè)備；如何與設(shè)備或云端模塊進(jìn)行安全通信；如何設(shè)置在云中獲取數(shù)據(jù)的方法，設(shè)置Spark和AI工具執(zhí)行數(shù)據(jù)分析、訓(xùn)練模型并大規(guī)模運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

第2章討論可以有效使用任何格式數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)知識(shí)。

第3章討論使用邏輯回歸和決策樹等機(jī)器學(xué)習(xí)模型解決常見的IoT問題，例如對(duì)醫(yī)療診斷進(jìn)行分類、
危險(xiǎn)駕駛行為檢測(cè)
及對(duì)化學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類等。

第4章重點(diǎn)介紹使IoT設(shè)備成為智能設(shè)備的各種分類技術(shù)。

第5章解釋當(dāng)警報(bào)檢測(cè)未能對(duì)特定問題進(jìn)行分類時(shí)，如何發(fā)現(xiàn)相關(guān)問題以及如果設(shè)備以異常方式運(yùn)行時(shí)的解決方案。

第6章討論如何在云端以及NVIDIA Jetson Nano等邊緣設(shè)備上實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺。

第7章討論如何使用自然語言處理技術(shù)和機(jī)器人與在餐廳自助點(diǎn)餐亭訂購食物的用戶進(jìn)行交互。

第8章討論如何將強(qiáng)化學(xué)習(xí)用于智能交通路口，實(shí)現(xiàn)交通信號(hào)燈決策，從而減少等待時(shí)間并讓交通更暢通。

第9章討論將預(yù)先訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于邊緣設(shè)備的各種方法，將詳細(xì)討論IoT Edge部署對(duì)AI Pipeline的重要性，還介紹如何使用TensorFlow.js和Java將模型部署到Web應(yīng)用程序和移動(dòng)設(shè)備。

 掌握技巧

為了充分掌握本書，讀者應(yīng)對(duì)軟件開發(fā)有基本的了解，并對(duì)本書使用的Python、C及Java等語言具備基本的了解。

本書使用的硬件是現(xiàn)成的傳感器和常見的IoT開發(fā)套件，可以從Adafruit.com和 Amazon.com等網(wǎng)站購買。大多數(shù)代碼可以跨設(shè)備移植。用Python語言編寫的代碼可以輕松移植到各種微處理器，包括Raspberry Pi、NVIDIA Jetson、Lotte Panda甚至計(jì)算機(jī)。用C語言編寫的代碼可以移植到各種微控制器，包括ESP32、ESP8266和Arduino。用Java語言編寫的代碼可以移植到任何Android設(shè)備，包括平板電腦和手機(jī)。

本書使用Databricks進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，免費(fèi)版本可到其官網(wǎng)下載。

 資源分享

本書提供全部代碼資源，可掃描下方的二維碼下載。

 文本慣例

本書中使用了許多文本慣例。

代碼設(shè)置如下：

import numpy as np

import torch

from torch import nn

from torch import optim

import torch.nn.functional as F

from torchvision import datasets, transforms, models