Livro ensina “Sensor Machine Learning” em dispositivos embarcados

“Embedded AI” destaca o capítulo “Sensor Machine Learning” e explica como tornar sistemas embarcados inteligentes, indo além do simples treinamento de um modelo. O texto aponta que é preciso escolher o hardware adequado, coletar e preparar dados, implantar modelos em dispositivos com recursos limitados e integrar tudo para operar com confiabilidade.

A obra reúne mais de 25 projetos práticos, com código-fonte, esquemas, designs de PCB e datasets, incluindo um detector de wake-word, um supressor de ruído em tempo real e um monitor de bateria que coleta seus próprios dados de treino. Também há exemplos como um detector de pessoas com rede neural em placa de câmera e um sintetizador MIDI alimentado por IA, com pré-requisitos como Arduino UNO ou Raspberry Pi Pico e ferramentas como Python com TensorFlow, Arduino IDE e o Pico SDK.