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Embedded AI: KI auf ressourcenbeschraenkten Geräten meistern
No Starch Press veröffentlicht im September 2026 “Embedded AI - Intelligence at the Deep Edge” von David Such. Das 600-Seiten-Buch richtet sich an Embedded-Entwickler, die ihren Geräten beibringen wollen, intelligent zu sein, ohne Cloud-Anbindung.
Was drin ist
Mit über 30 Jahren Embedded-Engineering-Erfahrung führt Such den Leser durch den kompletten Engineering-Prozess: Hardware-Auswahl, Data Collection, Model Training, Deployment auf ressourcenbeschraenkten Geräten und System-Integration. Über 25 Hands-on-Projekte mit herunterladbarem Source Code, Schematics, PCB-Designs und Datensetzen werden mitgeliefert. Keine Vorkenntnisse in Machine Learning nötig.
Praxis-Projekte
- Wake-Word-Detektor der auf deine Stimme reagiert
- Echtzeit AI Noise Suppressor
- AI-powered MIDI Synthesizer der Musik komponiert
- Battery Monitor der eigene Trainingsdaten sammelt
- Person Detector mit Neural Network auf einem Camera Board
Hardware-Anforderungen
Die meisten Projekte laufen auf einem Arduino UNO oder Raspberry Pi Pico. Benötigt werden Python mit TensorFlow, Arduino IDE und Raspberry Pi Pico SDK. Das Buch behandelt die echten Engineering-Entscheidungen: Was tun, wenn das Breadboard wackelt, Sensordaten verrauscht sind oder die Tensor Arena zu klein ist.
Früher Zugriff über Early Access Ebook ist verfügbar. Das Buch kostet 64,99 Dollar (Ebook) bzw. 79,99 Dollar (Print + Ebook).