"AI for Edge Computing" offre un'introduzione concisa e sistematica all'integrazione dell'intelligenza artificiale con l'edge computing per un'elaborazione dei dati efficiente e in tempo reale in prossimità della fonte dei dati. Il libro affronta i limiti dei sistemi di intelligenza artificiale incentrati sul cloud, quali la latenza, l'utilizzo della larghezza di banda e le preoccupazioni relative alla privacy, e spiega come l'intelligenza edge consenta un processo decisionale più rapido, affidabile e sensibile al contesto. Il volume tratta i fondamenti delle architetture di edge computing, delle piattaforme hardware edge e dei sistemi di IA integrati, inclusi i dispositivi e gli acceleratori di uso comune. Vengono discussi modelli leggeri di machine learning e deep learning ottimizzati per l'implementazione edge, insieme alle tecniche di compressione e ottimizzazione dei modelli. Il libro introduce inoltre strategie di implementazione, inferenza in tempo reale e framework ampiamente utilizzati, mettendo in evidenza al contempo la sicurezza, la privacy e le tendenze emergenti. Concepito con un approccio accademico, questo libro costituisce una preziosa risorsa per studenti e professionisti nei settori dell'intelligenza artificiale, dei sistemi integrati e dell'edge computing.
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