Edge AI menja način na koji svakodnevni uređaji funkcionišu tako što inteligenciju smešta tamo gde je najpotrebnija: direktno u hardver. Zahvaljujući inferenciji na samom uređaju, kamera može trenutno da prepozna posetioca, telefon može da prevodi govor bez slanja audio-zapisa u oblak, a nosivi uređaj može da otkriva nepravilnosti u realnom vremenu — brzo, privatno i pouzdano, čak i kada mrežna veza nestane.
Ova knjiga je praktičan vodič za izradu upravo takvih sistema pomoću Raspberry Pi AI HAT+ modula i Hailo-8L akceleratora. Počećete od jasnih osnova: ključnih pojmova iz oblasti veštačke inteligencije i mašinskog učenja, načina rada neuronskih mreža i stvarnih razlika između Edge AI i Cloud AI pristupa — uz otvoren osvrt na etička pitanja i budući uticaj ovih tehnologija.
Zatim se prelazi direktno na praktičan rad sa fizičkim računarstvom. Korak po korak, podesićete Raspberry Pi OS, napajanje i hlađenje, i razvijati programe u Pythonu pomoću Thonny IDE okruženja. Naučićete osnove rada sa GPIO pinovima kroz LED diode i servomotore, montiraćete AI HAT+ hardver, instalirati i proveriti Hailo softverski paket, i povezati odgovarajuću kameru — zvanične Raspberry Pi module ili USB veb-kamere, pa čak i više kamera istovremeno.
Od prvog toka obrade do stvarnih projekata, pokretaćete detekciju osoba, procenu poze, segmentaciju i procenu dubine, a zatim preći na viši nivo pomoću YOLO detekcije objekata: pametna upozorenja, brojače gostiju i sopstvena proširenja. Povezaćete čak i računarski vid sa pokretom, kombinujući prepoznavanje gestova sa mehanizmima pokretanim servomotorima, uključujući i robotsku ruku.
Uz savete za otklanjanje problema, osnovne hardverske smernice i praktično podsećanje na Python, ova knjiga pretvara Edge AI iz popularnog izraza u tehnologiju koju zaista možete da napravite i primenite.

Poglavlje 1 • Uvod

Poglavlje 2 • Osnove veštačke inteligencije i mašinskog učenja

Poglavlje 3 • Etička razmatranja i buduće perspektive

Poglavlje 4 • Raspberry Pi AI HAT+

Poglavlje 5 • Puštanje Raspberry Pi računara u rad

Poglavlje 6 • Vreme za praktičan rad - fizičko računarstvo

Poglavlje 7 • Montaža hardvera Raspberry Pi AI HAT+

Poglavlje 8 • Instalacija softvera

Poglavlje 9 • Raspberry Pi uči da vidi: kamere

Poglavlje 10 • Prvi ulazak u Edge AI: osnovni tokovi obrade podataka

Poglavlje 11 • YOLO detekcija objekata i osoba

Poglavlje 12 • Hvatanje položaja tela

Poglavlje 13 • Koristite servomotore za upravljanje fizičkim svetom

Poglavlje 14 • Efikasna detekcija pomoću rpicam-apps

Poglavlje 15 • Profesionalno igranje: Catch A Star!

Poglavlje 16 • Razumevanje čipa Hailo-8L

Poglavlje 17 • Budućnost Edge AI-ja

Poglavlje 18 • Python za AI – Praktični vodič

Poglavlje 19 • Hardvereski kompendijum

Poglavlje 20 • Otklanjanje grešaka

Poglavlje 21 • Izvori i literatura

Dr Günter Spanner više od 30 godina aktivno radi u oblasti istraživanja i razvoja za nekoliko velikih korporacija. Osnovu njegovog rada čine upravljanje projektima i tehnologijama u oblastima biosenzora i fizičkih mernih tehnologija.
Pored angažmana kao predavač na ETH Cirih i EU|FH, autor je uspešno objavljivao stručne članke i knjige iz širokog spektra oblasti — od elektronike, preko merne i senzorske tehnologije, pa sve do fizike gravitacionih talasa.
Njegov doprinos stabilizaciji frekvencije lasera našao je primenu u oblasti direktne detekcije gravitacionih talasa, za koju je 2017. godine dodeljena Nobelova nagrada.