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Embedded AI: KI auf ressourcenbeschraenkten Geraeten meistern
No Starch Press veroeffentlicht im September 2026 “Embedded AI - Intelligence at the Deep Edge” von David Such. Das 600-Seiten-Buch richtet sich an Embedded-Entwickler, die ihren Geraeten beibringen wollen, intelligent zu sein, ohne Cloud-Anbindung.
Was drin ist
Mit ueber 30 Jahren Embedded-Engineering-Erfahrung fuehrt Such den Leser durch den kompletten Engineering-Prozess: Hardware-Auswahl, Data Collection, Model Training, Deployment auf ressourcenbeschraenkten Geraeten und System-Integration. Ueber 25 Hands-on-Projekte mit herunterladbarem Source Code, Schematics, PCB-Designs und Datensetzen werden mitgeliefert. Keine Vorkenntnisse in Machine Learning noetig.
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. Benoetigt 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.
Frueher Zugriff ueber Early Access Ebook ist verfuegbar. Das Buch kostet 64,99 Dollar (Ebook) bzw. 79,99 Dollar (Print + Ebook).