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基于RISC-V的人工智能应用开发 简介
《基于RISC-V的人工智能应用开发》较全面地介绍人工智能芯片K210的特点和应用开发,深入浅出地讲解人工神经网络、卷积神经网络的应用设计,特别是全面和深入分析YOLO网络与目标检测方法,并把YOLO网络应用于K210之中。
第一部分为RISC-V及人工智能芯片,主要介绍RISC-V构架人工智能芯片K210应用开发,包括RISC-V构架及人工智能芯片K210介绍、输入,输出、串口通信、定时器与日历、音频输入/输出接口、显示屏驱动、摄像头数据采集、外部存储器、K210的WS2812驱动、K210的ESP8266驱动以及K210的MicroPython编程。第二部分为深度学习,主要介绍Keras及TensorFlow Lite应用开发,包括Keras人工神经网络应用设计、Keras卷积神经网络及深度学习、TensorFlow Lite安卓应用开发。第三部分为YOLOv3目标检测,主要介绍YOLOv1/v2/v3深度卷积神经网络目标检测应用开发,包括YOLO网络与目标检测基础、YOLO网络样本标注与训练、YOLO网络结构分析、YOLO网络在安卓中的应用。第四部分为YOLO和K210综合应用,主要介绍K210卷积神经网络应用实例,包括K210人工神经网络应用设计、K210卷积神经网络应用设计、K210神经网络处理器工作原理分析、K210神经网络处理器应用实例。
《基于RISC-V的人工智能应用开发》适合于从事物联网、人工智能、嵌入式系统以及电子技术应用开发初学者作为参考资料,或者作为本专科物联网、人工智能、嵌入式系统、单片机等相关课程的教材,也适合于作为课程设计、毕业设计以及各类专业竞赛指导教材。
第一部分为RISC-V及人工智能芯片,主要介绍RISC-V构架人工智能芯片K210应用开发,包括RISC-V构架及人工智能芯片K210介绍、输入,输出、串口通信、定时器与日历、音频输入/输出接口、显示屏驱动、摄像头数据采集、外部存储器、K210的WS2812驱动、K210的ESP8266驱动以及K210的MicroPython编程。第二部分为深度学习,主要介绍Keras及TensorFlow Lite应用开发,包括Keras人工神经网络应用设计、Keras卷积神经网络及深度学习、TensorFlow Lite安卓应用开发。第三部分为YOLOv3目标检测,主要介绍YOLOv1/v2/v3深度卷积神经网络目标检测应用开发,包括YOLO网络与目标检测基础、YOLO网络样本标注与训练、YOLO网络结构分析、YOLO网络在安卓中的应用。第四部分为YOLO和K210综合应用,主要介绍K210卷积神经网络应用实例,包括K210人工神经网络应用设计、K210卷积神经网络应用设计、K210神经网络处理器工作原理分析、K210神经网络处理器应用实例。
《基于RISC-V的人工智能应用开发》适合于从事物联网、人工智能、嵌入式系统以及电子技术应用开发初学者作为参考资料,或者作为本专科物联网、人工智能、嵌入式系统、单片机等相关课程的教材,也适合于作为课程设计、毕业设计以及各类专业竞赛指导教材。
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