techniques with an emphasis on hardware-aware deep learning design and novel edge computing applications Part one introduces the fundamentals of deep learning and its challenges in edge computing environments part two explores advanced techniques for improving deep learning model efficiency and performance on edge devices and part three discusses the integration of edge computing and deep learning for various applications The book concludes by highlighting future research directions and open challenges in this field. The plot of "Deep Learning on Edge Computing Devices" revolves around the concept of developing personal paradigms for understanding and adapting to the rapid evolution of technology, particularly in the realm of deep learning and edge computing. As technology continues to advance at an unprecedented pace, it becomes increasingly crucial for individuals and societies to develop the ability to perceive, analyze, and adapt to these changes in order to survive and thrive. The book argues that this requires a fundamental shift in how we approach the study of new technologies, moving away from a sole focus on technical details and towards a more holistic understanding of their impact on humanity. The book is structured into three parts, each addressing a different aspect of the challenge of integrating deep learning and edge computing. Part one provides a comprehensive overview of deep learning and its challenges in edge computing environments, including the limitations of current hardware and the need for optimized algorithms and architectures. Part two delves into advanced techniques for improving the efficiency and performance of deep learning models on edge devices, such as hardware-aware design and novel application integration. Finally, part three explores the integration of edge computing and deep learning for various applications, including smart surveillance cameras, highlighting the potential for innovation and growth in this field. Throughout the book, the authors emphasize the importance of developing a personal paradigm for understanding and adapting to technological change. This involves not only mastering technical terms and concepts but also recognizing the broader social and ethical implications of these advancements. By adopting a more holistic perspective, individuals can better navigate the rapidly evolving landscape of technology and make informed decisions about its use and development. The book encourages readers to consider the potential consequences of new technologies and to approach them with a critical eye, rather than simply accepting them at face value.

методы с акцентом на аппаратный дизайн глубокого обучения и новые приложения для пограничных вычислений Часть первая знакомит с основами глубокого обучения и его проблемами в пограничных вычислительных средах часть вторая исследует передовые методы повышения эффективности и производительности модели глубокого обучения на пограничных устройствах и часть третья обсуждает интеграцию пограничных вычислений и глубокого обучения для различных приложений Книга завершает, освещая будущие направления исследований и открытые проблемы в этой области. Сюжет «Deep arning on Edge Computing Devices» вращается вокруг концепции разработки личных парадигм для понимания и адаптации к быстрой эволюции технологий, особенно в области глубокого обучения и пограничных вычислений. Поскольку технологии продолжают развиваться беспрецедентными темпами, для отдельных людей и обществ становится все более важным развивать способность воспринимать, анализировать и адаптироваться к этим изменениям, чтобы выжить и процветать. В книге утверждается, что это требует фундаментального сдвига в том, как мы подходим к изучению новых технологий, уходя от единственного фокуса на технических деталях и к более целостному пониманию их влияния на человечество. Книга состоит из трех частей, в каждой из которых рассматриваются различные аспекты проблемы интеграции глубокого обучения и пограничных вычислений. В первой части представлен всесторонний обзор глубокого обучения и его проблем в периферийных вычислительных средах, включая ограничения современного оборудования и необходимость в оптимизированных алгоритмах и архитектурах. Во второй части рассматриваются передовые методы повышения эффективности и производительности моделей глубокого обучения на пограничных устройствах, такие как проектирование с учетом аппаратного обеспечения и интеграция новых приложений. Наконец, в третьей части рассматривается интеграция пограничных вычислений и глубокого обучения для различных приложений, включая интеллектуальные камеры наблюдения, что подчеркивает потенциал инноваций и роста в этой области. На протяжении всей книги авторы подчеркивают важность разработки личной парадигмы для понимания и адаптации к технологическим изменениям. Это предполагает не только освоение технических терминов и концепций, но и признание более широких социальных и этических последствий этих достижений. Принимая более целостную перспективу, люди могут лучше ориентироваться в быстро развивающемся ландшафте технологий и принимать обоснованные решения об их использовании и развитии. Книга призывает читателей рассматривать потенциальные последствия новых технологий и подходить к ним критически, а не просто принимать их за чистую монету.

méthodes avec un accent sur la conception matérielle de l'apprentissage profond et de nouvelles applications pour l'informatique en bordure La première partie présente les bases de l'apprentissage profond et ses problèmes dans les environnements informatiques en bordure de la deuxième partie explore les meilleures pratiques pour améliorer l'efficacité et la performance du modèle d'apprentissage en bordure de la frontière et la troisième partie discute de l'intégration de l'informatique en bordure et de l'apprentissage en profondeur pour différentes applications livre complète, en soulignant les orientations futures de la recherche et les défis ouverts dans ce domaine. L'intrigue « Deep arning on Edge Computing Devices » tourne autour du concept de développement de paradigmes personnels pour comprendre et s'adapter à l'évolution rapide des technologies, en particulier dans le domaine de l'apprentissage profond et de l'informatique limite. Alors que la technologie continue d'évoluer à un rythme sans précédent, il devient de plus en plus important pour les individus et les sociétés de développer la capacité de percevoir, d'analyser et de s'adapter à ces changements pour survivre et prospérer. livre affirme que cela exige un changement fondamental dans la façon dont nous abordons l'étude des nouvelles technologies, en nous éloignant du seul accent mis sur les détails techniques et une compréhension plus holistique de leur impact sur l'humanité. livre se compose de trois parties, chacune traitant des différents aspects du problème de l'intégration de l'apprentissage profond et de l'informatique limite. La première partie donne un aperçu complet de l'apprentissage profond et de ses problèmes dans les environnements de calcul périphériques, y compris les limites des équipements modernes et la nécessité d'algorithmes et d'architectures optimisés. La deuxième partie examine les meilleures pratiques pour améliorer l'efficacité et les performances des modèles d'apprentissage profond sur les périphériques périphériques, tels que la conception matérielle et l'intégration de nouvelles applications. Enfin, la troisième partie traite de l'intégration de l'informatique en bordure et de l'apprentissage profond pour diverses applications, y compris les caméras de surveillance intelligentes, ce qui souligne le potentiel d'innovation et de croissance dans ce domaine. Tout au long du livre, les auteurs soulignent l'importance de développer un paradigme personnel pour comprendre et s'adapter aux changements technologiques. Cela implique non seulement la maîtrise des termes et concepts techniques, mais aussi la reconnaissance des conséquences sociales et éthiques plus larges de ces réalisations. En adoptant une perspective plus globale, les gens peuvent mieux s'orienter dans un paysage technologique en évolution rapide et prendre des décisions éclairées sur leur utilisation et leur développement. livre encourage les lecteurs à examiner les conséquences potentielles des nouvelles technologies et à les aborder de manière critique, plutôt que de les prendre simplement pour une pièce propre.

métodos centrados en el diseño basado en hardware de aprendizaje profundo y nuevas aplicaciones de computación fronteriza La primera parte introduce los fundamentos del aprendizaje profundo y sus problemas en entornos informáticos fronterizos, la segunda parte explora las mejores prácticas para mejorar la eficiencia y el rendimiento del modelo de aprendizaje profundo en dispositivos fronterizos y la tercera parte discute la integración de la computación fronteriza y el aprendizaje profundo para diversas aplicaciones. destacando las futuras líneas de investigación y los retos abiertos en este campo. La trama de «Deep arning on Edge Computing Devices» gira en torno al concepto de desarrollar paradigmas personales para entender y adaptarse a la rápida evolución de la tecnología, especialmente en el campo del aprendizaje profundo y la computación fronteriza. A medida que la tecnología continúa evolucionando a un ritmo sin precedentes, es cada vez más importante que los individuos y las sociedades desarrollen la capacidad de percibir, analizar y adaptarse a estos cambios para sobrevivir y prosperar. libro sostiene que esto requiere un cambio fundamental en la forma en que abordamos el estudio de las nuevas tecnologías, alejándonos del único enfoque en los detalles técnicos y hacia una comprensión más holística de su impacto en la humanidad. libro consta de tres partes, en cada una de las cuales se abordan diferentes aspectos del problema de la integración del aprendizaje profundo y la computación fronteriza. La primera parte ofrece una visión general completa del aprendizaje profundo y sus problemas en entornos de computación periférica, incluyendo las limitaciones del hardware moderno y la necesidad de algoritmos y arquitecturas optimizados. En la segunda parte se examinan las mejores prácticas para mejorar la eficiencia y el rendimiento de los modelos de aprendizaje profundo en dispositivos fronterizos, como el diseño basado en hardware y la integración de nuevas aplicaciones. Por último, la tercera parte aborda la integración de la informática fronteriza y el aprendizaje profundo para diversas aplicaciones, incluidas las cámaras de vigilancia inteligente, lo que pone de relieve el potencial de innovación y crecimiento en este campo. A lo largo del libro, los autores destacan la importancia de desarrollar un paradigma personal para comprender y adaptarse a los cambios tecnológicos. Esto implica no sólo dominar términos y conceptos técnicos, sino también reconocer las implicaciones sociales y éticas más amplias de estos logros. Al adoptar una perspectiva más holística, las personas pueden orientarse mejor en un panorama tecnológico en rápida evolución y tomar decisiones informadas sobre su uso y desarrollo. libro anima a los lectores a considerar las posibles implicaciones de las nuevas tecnologías y abordarlas de manera crítica, en lugar de simplemente tomarlas como una moneda limpia.

Técnicas com foco em design de hardware de treinamento profundo e novas aplicações de computação de fronteiras A primeira parte apresenta os fundamentos do aprendizado profundo e seus problemas em ambientes de computação de borda parte dois explora técnicas avançadas para melhorar a eficiência e a produtividade do modelo de aprendizado profundo em dispositivos de borda e uma terceira parte discute a integração da computação de fronteiras e o treinamento profundo para várias aplicações O livro completa: cobrindo futuras áreas de pesquisa e problemas abertos nesta área. A história de «Deep arning on Edge Computing Devices» gira em torno do conceito de desenvolvimento de paradigmas pessoais para a compreensão e adaptação à rápida evolução da tecnologia, especialmente no campo da aprendizagem profunda e computação de fronteiras. Como a tecnologia continua a evoluir a um ritmo sem precedentes, é cada vez mais importante que indivíduos e sociedades desenvolvam a capacidade de compreender, analisar e adaptar-se a estas mudanças para sobreviver e prosperar. O livro afirma que isso requer uma mudança fundamental na forma como abordamos o estudo das novas tecnologias, deixando de ser o único foco em detalhes técnicos e compreendendo mais integralmente seus efeitos na humanidade. O livro é composto por três partes, cada uma das quais aborda diferentes aspectos do problema da integração entre o aprendizado profundo e a computação de fronteiras. A primeira parte oferece uma visão completa do aprendizado profundo e de seus problemas em ambientes de computação periférica, incluindo limitações de equipamentos modernos e necessidade de algoritmos e arquiteturas otimizadas. A segunda parte aborda técnicas avançadas para melhorar a eficiência e a produtividade de modelos de aprendizado profundo em dispositivos de borda, como engenharia baseada em hardware e integração de novas aplicações. Por fim, a terceira parte aborda a integração da computação de fronteiras e a formação profunda para uma variedade de aplicativos, incluindo câmeras inteligentes de vigilância, o que ressalta o potencial de inovação e crescimento nesta área. Ao longo do livro, os autores destacam a importância de desenvolver um paradigma pessoal para a compreensão e adaptação às mudanças tecnológicas. Isto envolve não apenas o aprendizado de termos e conceitos técnicos, mas também o reconhecimento das consequências sociais e éticas mais amplas dessas conquistas. Ao adotar uma perspectiva mais holística, as pessoas podem se orientar melhor em uma paisagem de tecnologia em rápido desenvolvimento e tomar decisões razoáveis sobre o seu uso e desenvolvimento. O livro convida os leitores a considerar os potenciais efeitos das novas tecnologias e abordá-las de forma crítica, em vez de simplesmente aceitá-las como uma moeda limpa.

metodi incentrati sul design hardware per l'apprendimento approfondito e nuove applicazioni per l'elaborazione frontaliera La prima parte presenta le basi dell'apprendimento approfondito e le sue problematiche negli ambienti di elaborazione frontalieri, la seconda esamina le tecniche avanzate per migliorare l'efficienza e le prestazioni del modello di apprendimento approfondito sui dispositivi di frontiera e la terza parte discute l'integrazione tra elaborazione frontaliera e formazione approfondita per le diverse applicazioni Il libro completa. mettendo in luce i futuri percorsi di ricerca e i problemi aperti in questo campo. La trama dì Deep arning on Edge Computing Devices "ruota intorno al concetto di sviluppo di paradigmi personali per comprendere e adattarsi all'evoluzione rapida delle tecnologie, in particolare nel campo dell'apprendimento profondo e del calcolo frontaliero. Poiché la tecnologia continua a crescere a un ritmo senza precedenti, diventa sempre più importante per le singole persone e le società sviluppare la capacità di percepire, analizzare e adattarsi a questi cambiamenti per sopravvivere e prosperare. Nel libro si afferma che questo richiede un cambiamento fondamentale nel modo in cui ci avviciniamo allo studio delle nuove tecnologie, evitando l'unico focus sui dettagli tecnici e una comprensione più olistica del loro impatto sull'umanità. Il libro si compone di tre parti, ognuna delle quali affronta diversi aspetti del problema dell'integrazione tra apprendimento profondo e elaborazione frontaliera. La prima parte fornisce una panoramica completa dell'apprendimento approfondito e delle sue problematiche nell'ambiente di elaborazione periferica, incluse le limitazioni dell'hardware avanzato e la necessità di ottimizzare algoritmi e architetture. La seconda parte illustra le procedure ottimali per migliorare l'efficienza e le prestazioni dei modelli di apprendimento approfondito dei dispositivi di bordo, come la progettazione hardware e l'integrazione di nuove applicazioni. Infine, la terza parte si occupa dell'integrazione tra elaborazione frontaliera e formazione approfondita per diverse applicazioni, incluse le telecamere intelligenti di sorveglianza, che evidenziano il potenziale di innovazione e crescita in questo campo. Durante tutto il libro, gli autori sottolineano l'importanza di sviluppare un paradigma personale per comprendere e adattarsi ai cambiamenti tecnologici. Ciò implica non solo l'apprendimento di termini e concetti tecnici, ma anche il riconoscimento delle maggiori implicazioni sociali ed etiche di questi successi. Adottando una prospettiva più olistica, le persone possono orientarsi meglio in un panorama tecnologico in rapida evoluzione e prendere decisioni fondate sul loro utilizzo e sviluppo. Il libro invita i lettori a considerare i potenziali effetti delle nuove tecnologie e ad affrontarle in modo critico, non semplicemente a considerarle una moneta pura.

Methoden mit Schwerpunkt auf Hardware-Deep-arning-Design und neue Edge-Computing-Anwendungen Teil eins führt in die Grundlagen des Deep arning und seine Herausforderungen in Edge-Computing-Umgebungen ein Teil zwei erforscht fortgeschrittene Techniken zur Verbesserung der Effizienz und istung des Deep-arning-Modells an Edge-Geräten und Teil drei diskutiert die Integration von Edge Computing und Deep arning für verschiedene Anwendungen Buch schließt, Hervorhebung künftiger Forschungsrichtungen und offener Herausforderungen in diesem Bereich. Die Handlung von „Deep arning on Edge Computing Devices“ dreht sich um das Konzept der Entwicklung persönlicher Paradigmen zum Verständnis und zur Anpassung an die rasante Entwicklung von Technologien, insbesondere im Bereich Deep arning und Edge Computing. Da sich die Technologie in einem beispiellosen Tempo weiterentwickelt, wird es für Einzelpersonen und Gesellschaften immer wichtiger, die Fähigkeit zu entwickeln, diese Veränderungen wahrzunehmen, zu analysieren und sich an sie anzupassen, um zu überleben und zu gedeihen. Das Buch argumentiert, dass dies eine grundlegende Veränderung in der Art und Weise erfordert, wie wir uns der Erforschung neuer Technologien nähern, weg von einem alleinigen Fokus auf technische Details und hin zu einem ganzheitlicheren Verständnis ihrer Auswirkungen auf die Menschheit. Das Buch besteht aus drei Teilen, die sich jeweils mit verschiedenen Aspekten der Herausforderung der Integration von Deep arning und Edge Computing befassen. Der erste Teil bietet einen umfassenden Überblick über Deep arning und seine Herausforderungen in Edge-Computing-Umgebungen, einschließlich der Einschränkungen moderner Hardware und der Notwendigkeit optimierter Algorithmen und Architekturen. Der zweite Teil befasst sich mit Best Practices zur Verbesserung der Effizienz und istung von Deep-arning-Modellen an Edge-Geräten, wie z. B. hardwarebasiertem Design und der Integration neuer Anwendungen. Schließlich befasst sich der dritte Teil mit der Integration von Edge Computing und Deep arning für verschiedene Anwendungen, einschließlich intelligenter Überwachungskameras, was das Innovations- und Wachstumspotenzial in diesem Bereich unterstreicht. Im Laufe des Buches betonen die Autoren die Bedeutung der Entwicklung eines persönlichen Paradigmas für das Verständnis und die Anpassung an den technologischen Wandel. Dazu gehört nicht nur die Beherrschung von Fachbegriffen und Konzepten, sondern auch die Anerkennung der weiteren sozialen und ethischen Implikationen dieser Errungenschaften. Durch eine ganzheitlichere Perspektive können die Menschen besser durch die sich schnell entwickelnde Technologielandschaft navigieren und fundierte Entscheidungen über ihre Nutzung und Entwicklung treffen. Das Buch ermutigt die ser, die möglichen Auswirkungen neuer Technologien zu betrachten und sie kritisch anzugehen, anstatt sie nur für bare Münze zu nehmen.

Metody | z naciskiem na hardware-based deep learning design and new applications for edge computing Część pierwsza wprowadza podstawy głębokiego uczenia się i jego wyzwania w środowiskach obliczeniowych krawędzi część druga bada najlepsze praktyki w celu poprawy wydajności i wydajności modelu głębokiego uczenia się na urządzeniach krawędziowych, a część trzecia omawia integrację obliczeń krawędzi i głębokiego uczenia się dla różnych zastosowań Książka kończy. podkreślanie przyszłych kierunków badań i otwartych wyzwań w tej dziedzinie. Fabuła „Deep arning on Edge Computing Devices” obraca się wokół koncepcji rozwijania osobistych paradygmatów, aby zrozumieć i dostosować się do szybkiej ewolucji technologii, zwłaszcza w zakresie głębokiego uczenia się i przetwarzania krawędzi. Ponieważ technologia nadal rozwija się w niespotykanych dotąd tempach, dla osób i społeczeństw coraz większe znaczenie ma rozwijanie zdolności do postrzegania, analizowania i dostosowywania się do tych zmian w celu przetrwania i rozwoju. W książce twierdzi się, że wymaga to zasadniczej zmiany sposobu podejścia do studiowania nowych technologii, odchodząc od pojedynczego skupienia się na szczegółach technicznych i w kierunku bardziej całościowego zrozumienia ich wpływu na ludzkość. Książka składa się z trzech części, z których każda zajmuje się różnymi aspektami problemu integracji głębokiego uczenia się i krawędzi obliczeniowej. Pierwsza część zapewnia kompleksowy przegląd głębokiego uczenia się i jego wyzwań w środowiskach obliczeniowych krawędzi, w tym ograniczeń nowoczesnego sprzętu i potrzeby zoptymalizowanych algorytmów i architektur. W drugiej części omówiono najlepsze praktyki służące poprawie wydajności i wydajności modeli głębokiego uczenia się na krawędzi, takie jak projektowanie i integracja nowych aplikacji z wykorzystaniem sprzętu. Na koniec trzecia część dotyczy integracji krawędzi obliczeniowych i głębokiego uczenia się dla różnych zastosowań, w tym inteligentnych kamer nadzoru, podkreślając potencjał innowacji i wzrostu w tej dziedzinie. W całej książce autorzy podkreślają znaczenie rozwoju osobistego paradygmatu, aby zrozumieć i dostosować się do zmian technologicznych. Wiąże się to nie tylko z opanowaniem pojęć i pojęć technicznych, ale także z uznaniem szerszych społecznych i etycznych konsekwencji tych postępów. Przyjmując bardziej holistyczną perspektywę, ludzie mogą lepiej poruszać się po szybko rozwijającym się krajobrazie technologii i podejmować świadome decyzje dotyczące jej wykorzystania i rozwoju. Książka zachęca czytelników do rozważenia potencjalnych konsekwencji nowych technologii i podchodzenia do nich krytycznie, zamiast po prostu brać je pod uwagę.

שיטות | עם התמקדות בתכנון למידה עמוקה מבוססת חומרה ויישומים חדשים למחשוב קצה חלק ראשון מציג את היסודות של למידה עמוקה ואת האתגרים שלה בסביבת מחשוב קצה חלק שני בוחן את השיטות הטובות ביותר לשיפור היעילות והביצועים של מודל הלמידה העמוקה במכשירי קצה וחלק שלישי דן באינטגרציה של מיחשוב קצה ולמידה עמוקה עבור יישומים שונים הספר מסכם. הדגשת כיווני מחקר עתידיים ואתגרים פתוחים בשטח. העלילה של ”למידה עמוקה על מכשירי מחשוב קצה” סובבת סביב הרעיון של פיתוח פרדיגמות אישיות כדי להבין ולהסתגל לאבולוציה המהירה של הטכנולוגיה, במיוחד בלמידה עמוקה ומחשוב קצה. ככל שהטכנולוגיה ממשיכה להתקדם בקצב חסר תקדים, יותר ויותר חשוב ליחידים ולחברות לפתח את היכולת לתפוס, לנתח ולהסתגל לשינויים הללו כדי לשרוד ולשגשג. הספר טוען שזה דורש שינוי יסודי באיך שאנחנו מתקרבים לחקר טכנולוגיות חדשות, התרחקות ממוקד יחיד בפרטים טכניים הספר מורכב משלושה חלקים, שכל אחד מהם עוסק בהיבטים שונים של בעיית שילוב למידה עמוקה ומחשוב קצה. החלק הראשון מספק סקירה מקיפה של למידה מעמיקה ואתגרים בסביבת מחשוב קצה, כולל מגבלות החומרה המודרנית והצורך באלגוריתמים וארכיטקטורות מיוטבים. החלק השני דן במנהגים הטובים ביותר לשיפור היעילות והביצועים של מודלים ללמידה עמוקה בקצה, כמו עיצוב מודעי חומרה ושילוב יישומים חדשים. לבסוף, החלק השלישי מסתכל על האינטגרציה של מחשוב קצה ולמידה עמוקה עבור מגוון יישומים, כולל מצלמות מעקב חכמות, המדגישות את הפוטנציאל לחדשנות וצמיחה בתחום. לאורך הספר מדגישים המחברים את החשיבות של פיתוח פרדיגמה אישית להבנה והסתגלות לשינוי טכנולוגי. הדבר כרוך לא רק במימוש מונחים טכניים ומושגים, אלא גם בהכרה בהשלכות החברתיות והאתיות הרחבות יותר של התקדמות זו. על ידי לקיחת נקודת מבט הוליסטית יותר, אנשים יכולים לנווט טוב יותר את הנוף המתפתח במהירות של טכנולוגיה ולקבל החלטות מושכלות על השימוש שלה והתפתחותה. הספר מעודד את הקוראים לשקול את ההשלכות האפשריות של טכנולוגיות חדשות ולגשת אליהן באופן קריטי, במקום פשוט לקחת אותן כפשוטן.''

Donanım tabanlı derin öğrenme tasarımına odaklanan yöntemler ve uç bilgi işlem için yeni uygulamalar Birinci bölüm, derin öğrenmenin temellerini ve uç bilgi işlem ortamlarındaki zorluklarını tanıtıyor. İkinci bölüm, uç cihazlardaki derin öğrenme modelinin verimliliğini ve performansını artırmak için en iyi uygulamaları araştırıyor ve üçüncü bölüm, farklı uygulamalar için uç bilgi işlem ve derin öğrenmenin entegrasyonunu tartışıyor. Kitap sona eriyor. Gelecekteki araştırma yönlerini ve bu alandaki açık zorlukları vurgulamak. "Uç Bilgi İşlem Cihazlarında Derin Öğrenme'nin konusu, özellikle derin öğrenme ve uç bilgi işlemde teknolojinin hızlı evrimini anlamak ve uyum sağlamak için kişisel paradigmalar geliştirme kavramı etrafında dönüyor. Teknoloji benzeri görülmemiş oranlarda ilerlemeye devam ettikçe, bireylerin ve toplumların hayatta kalmak ve gelişmek için bu değişiklikleri algılama, analiz etme ve bunlara uyum sağlama yeteneğini geliştirmeleri giderek önem kazanmaktadır. Kitap, bunun yeni teknolojilerin incelenmesine nasıl yaklaştığımızda, teknik ayrıntılara tek bir odaklanmadan uzaklaşarak ve insanlık üzerindeki etkilerinin daha bütünsel bir anlayışına doğru temel bir değişim gerektirdiğini savunuyor. Kitap, her biri derin öğrenme ve kenar hesaplamayı entegre etme probleminin çeşitli yönleriyle ilgilenen üç bölümden oluşmaktadır. İlk bölüm, derin öğrenmenin ve modern donanımın sınırlamaları ve optimize edilmiş algoritmalar ve mimarilere duyulan ihtiyaç da dahil olmak üzere uç bilgi işlem ortamlarındaki zorluklarına kapsamlı bir genel bakış sunar. İkinci bölümde, donanıma duyarlı tasarım ve yeni uygulamaların entegrasyonu gibi uçtaki derin öğrenme modellerinin verimliliğini ve performansını artırmak için en iyi uygulamalar tartışılmaktadır. Son olarak, üçüncü bölüm, akıllı gözetim kameraları da dahil olmak üzere çeşitli uygulamalar için kenar bilgi işlem ve derin öğrenmenin entegrasyonuna bakar ve alandaki yenilik ve büyüme potansiyelini vurgular. Kitap boyunca yazarlar, teknolojik değişimi anlamak ve uyum sağlamak için kişisel bir paradigma geliştirmenin önemini vurgulamaktadır. Bu sadece teknik terimlere ve kavramlara hakim olmayı değil, aynı zamanda bu ilerlemelerin daha geniş sosyal ve etik etkilerini de tanımayı içerir. Daha bütünsel bir bakış açısı alarak, insanlar hızla gelişen teknoloji manzarasında daha iyi gezinebilir ve kullanımı ve gelişimi hakkında bilinçli kararlar alabilirler. Kitap, okuyucuları yeni teknolojilerin potansiyel sonuçlarını düşünmeye ve onları sadece yüz değerinden almak yerine eleştirel olarak yaklaşmaya teşvik ediyor.

أساليب | مع التركيز على تصميم التعلم العميق القائم على الأجهزة والتطبيقات الجديدة للحوسبة المتطورة الجزء الأول يقدم أساسيات التعلم العميق وتحدياته في بيئات الحوسبة المتطورة الجزء الثاني يستكشف أفضل الممارسات لتحسين كفاءة وأداء نموذج التعلم العميق على أجهزة الحافة والجزء الثالث يناقش تكامل الحوسبة المتطورة والتعلم العميق للتطبيقات المختلفة ويختتم الكتاب. وتسليط الضوء على اتجاهات البحوث المستقبلية والتحديات المفتوحة في هذا المجال. تدور حبكة «التعلم العميق على أجهزة الحوسبة الحافة» حول مفهوم تطوير النماذج الشخصية لفهم التطور السريع للتكنولوجيا والتكيف معه، خاصة في التعلم العميق والحوسبة المتطورة. مع استمرار تقدم التكنولوجيا بمعدلات غير مسبوقة، من المهم بشكل متزايد للأفراد والمجتمعات تطوير القدرة على إدراك وتحليل والتكيف مع هذه التغييرات من أجل البقاء والازدهار. يجادل الكتاب بأن هذا يتطلب تحولًا جوهريًا في كيفية تعاملنا مع دراسة التقنيات الجديدة، والابتعاد عن التركيز الواحد على التفاصيل التقنية ونحو فهم أكثر شمولية لتأثيرها على البشرية. يتكون الكتاب من ثلاثة أجزاء، يتناول كل منها جوانب مختلفة من مشكلة دمج التعلم العميق والحوسبة المتطورة. يقدم الجزء الأول نظرة عامة شاملة على التعلم العميق وتحدياته في بيئات الحوسبة المتطورة، بما في ذلك قيود الأجهزة الحديثة والحاجة إلى الخوارزميات والبنى المثلى. يناقش الجزء الثاني أفضل الممارسات لتحسين كفاءة وأداء نماذج التعلم العميق على حافة الهاوية، مثل التصميم الواعي بالمعدات وتكامل التطبيقات الجديدة. أخيرًا، يبحث الجزء الثالث في تكامل الحوسبة المتطورة والتعلم العميق لمجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك كاميرات المراقبة الذكية، مما يسلط الضوء على إمكانات الابتكار والنمو في هذا المجال. في جميع أنحاء الكتاب، يؤكد المؤلفون على أهمية تطوير نموذج شخصي لفهم التغيير التكنولوجي والتكيف معه. وهذا لا ينطوي على إتقان المصطلحات والمفاهيم التقنية فحسب، بل يشمل أيضا الاعتراف بالآثار الاجتماعية والأخلاقية الأوسع نطاقا لهذه التطورات. من خلال اتخاذ منظور أكثر شمولية، يمكن للناس التنقل بشكل أفضل في المشهد سريع التطور للتكنولوجيا واتخاذ قرارات مستنيرة حول استخدامها وتطويرها. يشجع الكتاب القراء على النظر في العواقب المحتملة للتقنيات الجديدة والتعامل معها بشكل نقدي، بدلاً من مجرد أخذها في ظاهرها.

하드웨어 기반 딥 러닝 디자인과 엣지 컴퓨팅을위한 새로운 응용 프로그램에 중점을 둔 방법 1 부에서는 딥 러닝의 기본 사항과 엣지 컴퓨팅 환경에서의 과제 2 부에서 딥 러닝 모델의 효율성과 성능을 향상시키기위한 모범 사례를 탐구합니다. 미래의 연구 방향과 해당 분야의 열린 과제를 강조합니다. "엣지 컴퓨팅 장치에 대한 딥 러닝 (Deep arning on Edge Computing Devices)" 의 음모는 특히 딥 러닝 및 엣지 컴퓨팅에서 기술의 빠른 진화를 이해하고 적응시키기위한 개인 패러다임 개발 개념을 중심으로 진행됩니다. 전례없는 속도로 기술이 계속 발전함에 따라 개인과 사회가 생존하고 번성하기 위해 이러한 변화를 인식, 분석 및 적응하는 능력을 개발하는 것이 점점 더 중요 해지고 있습니다. 이 책은 이것이 기술적 세부 사항에 대한 단일 초점에서 벗어나 인류에 미치는 영향에 대한보다 전체적인 이해로 이동하면서 새로운 기술 연구에 접근하는 방법에 근본적인 변화가 필요하다고 주장합니다. 이 책은 세 부분으로 구성되어 있으며 각 부분은 딥 러닝과 엣지 컴퓨팅 통합 문제의 다양한 측면을 다룹니다. 첫 번째 부분은 최신 하드웨어의 한계 및 최적화 된 알고리즘 및 아키텍처의 필요성을 포함하여 딥 러닝 및 엣지 컴퓨팅 환경에서의 과제에 대한 포괄적 인 개요를 제공합니다. 두 번째 부분은 하드웨어 인식 설계 및 새로운 응용 프로그램 통합과 같은 딥 러닝 모델의 효율성과 성능을 향상시키기위한 모범 사례에 대해 설명합니다. 마지막으로, 세 번째 부분은 스마트 감시 카메라를 포함한 다양한 응용 프로그램에 대한 엣지 컴퓨팅과 딥 러닝의 통합을 검토하여 해당 분야의 혁신과 성장 가능성을 강조합니다. 이 책 전체에서 저자들은 기술 변화를 이해하고 적응시키기위한 개인적인 패러다임 개발의 중요성을 강조합니다. 여기에는 기술 용어와 개념을 습득 할뿐만 아니라 이러한 발전의 광범위한 사회적, 윤리적 영향을 인식하는 것이 포함됩니 보다 전체적인 관점을 취함으로써 사람들은 빠르게 진화하는 기술 환경을 더 잘 탐색하고 사용 및 개발에 대한 정보에 입각 한 결정을 내릴 수 있습니다. 이 책은 독자들이 단순히 액면가를 취하지 않고 새로운 기술의 잠재적 결과를 고려하고 비판적으로 접근하도록 권장합니다.

以深度學習硬件設計和新的邊緣計算應用為重點的方法第一部分介紹了深度學習的基本原理及其在邊緣計算環境中的問題，第二部分探討了在邊緣設備上提高深度學習模型效率和性能的最佳方法，第三部分討論了邊緣計算和深度學習的集成。本書總結道， 突出這一領域的未來研究方向和挑戰。「Edge Computing Devices上的深度學習」情節圍繞著開發個人範式的概念，以理解和適應技術的快速發展，尤其是在深度學習和邊緣計算領域。隨著技術以前所未有的速度繼續發展，個人和社會發展感知、分析和適應這些變化的能力變得越來越重要，以便生存和繁榮。該書認為，這需要從根本上改變我們如何研究新技術，從專註於技術細節轉向更全面地了解其對人類的影響。該書分為三個部分，每個部分都涉及深度學習集成和邊緣計算問題的各個方面。第一部分全面概述了深度學習及其在外圍計算環境中的挑戰，包括現代硬件的局限性以及對優化算法和體系結構的需求。第二部分探討了提高邊緣設備深度學習模型效率和性能的最佳方法，例如基於硬件的設計和新應用程序的集成。最後，第三部分探討了邊緣計算和深度學習的集成，包括智能監控攝像頭，突顯了該領域創新和增長的潛力。在整個書中，作者強調了開發個人範式以理解和適應技術變革的重要性。這不僅意味著學習技術術語和概念，而且意味著承認這些成就的更廣泛的社會和倫理影響。通過采取更全面的觀點，人們可以更好地駕馭快速發展的技術格局，並就技術的使用和發展做出明智的決定。該書鼓勵讀者考慮新技術的潛在影響並批判性地對待它們，而不僅僅是將它們誤認為是面值。