Edge AI u praksi: AI projekti za Raspberry Pi sa AI HAT+ modulom

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.


SADRŽAJ
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

O AUTORU
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.