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책소개
목차
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CHAPTER 01 팅커 보드 준비하기
01 팅커 보드란? 01 _ 팅커 보드 개요 02 _ 팅커 보드 2와 라즈베리파이 4B 비교하기 03 _ 팅커 보드 종류 살펴보기 02 팅커 보드로 할 수 있는 일들 01 _ SMART CITIES : 지능형 도시 02 _ TRANSPORT & LOGISTICS : 운송 및 물류 03 _ HEALTHCARE : 보건 의료 04 _ RETAIL : 소매 시장 03 ASUS 팅커 보드 개발 환경 구성하기 01 _ micro SD 카드 준비하기 02 _ 팅커 보드 이미지 설치하기 03 _ 팅커 보드 부팅하기 04 _ 팅커 보드 기본 환경 설정하기 05 _ 파이썬 실습 환경 구성하기 06 _ 팅커 보드 원격 개발 환경 구성하기 07 _ 팅커 보드 핀 맵 살펴보기 08 _ 팅커 보드 A.I.Shield 살펴보기 04 A.I.TinkerBot 조립하기 01 _부품 살펴보기 02 _ 지지대 및 나사 장착도 03 _ A.I.TinkerBot 조립하기 CHAPTER 02 팅커 보드 파이썬 패키지 활용하기 01 print 함수 01 _print 02 _ while 03 _try~except 04 _ time.sleep 05 _ 문자열, 숫자 출력하기 06 _ % 형식 문자열 사용하기 07 _ str.format 함수 사용하기 08 _ f-string 사용하기 09 _정수, 실수 출력하기 02 ASUS.GPIO.output 함수 01 _ 부품 살펴보기 02 _ LED 회로 살펴보기 03 _ LED 켜고 끄기 04 _ LED 점멸 반복하기 05 _ LED 밝기 변경하기 06 _ LED 밝기 조절하기 03 ASUS.GPIO.PWM 모듈 01 _LED 점멸 반복하기 02 _ LED 밝기 변경하기 03 _ LED 밝기 조절하기 04 input 함수 01 _사용자 입력 받기 02 _ 파이썬 프롬프트 흉내내기 05 ASUS.GPIO.input 함수 01 _ 푸시 버튼 살펴보기 02 _ 버튼 회로 살펴보기 03 _ 버튼 값 읽어보기 04 _ 버튼 값에 따라 LED 켜고 끄기 05 _ 버튼 토글하기 06 ASUS.GPIO.add_event_callback 함수 01 _ 외부 인터럽트 살펴보기 02 _ 버튼 인터럽트로 LED 켜기 07 threading.Thread 클래스 01 _ 쓰레드 이해하기 02 _ 쓰레드 생성하기 03 _ 쓰레드로 다중 작업하기 04 _ 쓰레드로 LED 점멸 반복하기 05 _ 쓰레드로 LED 밝기 조절하기 08 메시지 큐 통신 01 _ 주 루틴과 쓰레드 간 메시지 큐 통신하기 02 _ 인터럽트 처리 함수와 쓰레드 간 메시지 큐 통신하기 CHAPTER 03 외부 디바이스 붙이기 01 L9110S 모터 드라이버 제어하기 01 _ L9110S 모터 드라이버 살펴보기 02 _ L9110S 모터 연결 살펴보기 03 _ 모터 회전시켜 보기 04 _ 모터 속도 조절해보기 05 _ RC카 주행 테스트하기 06 _ RC카 수동 조종해 보기 02 Serial에 HM10 블루투스 디바이스 붙이기 01 _ HM10 블루투스 디바이스 소개 02 _ HM10 모듈 연결 살펴보기 03 _ UART 모듈 활성화하기 04 _ 블루투스 통신 테스트하기 03 SPI 버스에 MCP3208 디바이스 붙이기 01 _ MCP3208 ADC 디바이스 소개 02 _ 센서 살펴보기 03 _ MCP3208 디바이스 연결 살펴보기 04 _ SPI 모듈 활성화하기 05 _ ADC 값 읽어보기 06 _ 가변저항 입력에 따라 LED 밝기 조절하기 04 I2C 버스에 PCA9685 디바이스 붙이기 01 _ PCA9685 PWM 디바이스 소개 02 _ PCA9685 디바이스 연결 살펴보기 03 _ I2C 모듈 활성화하기 04 _ LED 점멸 반복해보기 05 _ LED 밝기 4095 단계로 조절해보기 06 _ 부저 소리내보기 07 _ 부저 멜로디 연주하기 08 _ 서보모터 각도 조절해보기 05 I2C 버스에 MPU6050 디바이스 붙이기 01 _ MPU6050 가속도 자이로 센서 소개 02 _ MUP6050 디바이스 연결 살펴보기 03 _ MUP6050 I2C 테스트하기 04 _ 자이로 센서 X축 값 읽어보기 06 이미지로 얼굴 인식하기 01 _ python3-opencv 설치하기 02 _ 이미지 읽고 보여주기 03 _ 흑백 이미지로 바꾸기 04 _ 얼굴 인식하기 07 카메라로 얼굴 인식하기 01 _ Web Streaming 활성화하기 02 _ 카메라 영상 읽고 출력하기 03 _ 카메라 영상 얼굴 인식하기 CHAPTER 04 Deep Learning 알고리즘의 이해 01 딥러닝의 개요 01 _ 인공 신경망이란? 02 _ 인공 신경망의 학습 방법 03 _ 인공 신경 살펴보기 02 딥러닝 7 공식 01 _ 딥러닝 제 1 공식 : 순전파 02 _ 딥러닝 제 2 공식 : 평균 제곱 오차 03 _ 딥러닝 제 3 공식 : 역전파 오차 04 _ 딥러닝 제 4 공식 : 입력 역전파 05 _ 딥러닝 제 5 공식 : 가중치, 편향 순전파 06 _ 딥러닝 제 6 공식 : 가중치, 편향 역전파 07 _ 딥러닝 제 7 공식 : 신경망 학습 08 _ 딥러닝 반복 학습해 보기 09 _ 딥러닝 7 공식 정리하기 03 딥러닝 7 공식 확장하기 01 _ 2입력 1출력 인공 신경 딥러닝 제 1 공식 : 순전파 딥러닝 제 2 공식 : 평균 제곱 오차 딥러닝 제 3 공식 : 역전파 오차 딥러닝 제 4 공식 : 입력 역전파 딥러닝 제 5 공식 : 가중치, 편향 순전파 딥러닝 제 6 공식 : 가중치, 편향 역전파 딥러닝 제 7 공식 : 신경망 학습 딥러닝 반복 학습해 보기 02 _ 2입력 2출력 인공 신경망 딥러닝 제 1 공식 : 순전파 딥러닝 제 2 공식 : 평균 제곱 오차 딥러닝 제 3 공식 : 역전파 오차 딥러닝 제 4 공식 : 입력 역전파 딥러닝 제 5 공식 : 가중치, 편향 순전파 딥러닝 제 6 공식 : 가중치, 편향 역전파 딥러닝 제 7 공식 : 신경망 학습 딥러닝 반복 학습해 보기 03 _ 2입력 2은닉 2출력 인공 신경망 인공 신경망 수식 정리하기 인공 신경망 구현하기 04 텐서플로우로 딥러닝 7 공식 구현하기 01 _ Tensorflow 라이브러리 설치하기 02 _ 1입력 1출력 인공 신경 구현하기 03 _ 2입력 1출력 인공 신경 구현하기 04 _ 2입력 2출력 인공 신경 구현하기 05 _ 2입력 2은닉 2출력 인공 신경망 구현하기 05 활성화 함수 추가하기 01 _ 활성화 함수의 필요성 02 _ 활성화 함수의 순전파와 역전파 03 _ 활성화 함수 적용하기 04 _ 출력층에 linear 함수 적용해 보기 05 _ softmax 활성화 함수/cross entropy 오차 함수 살펴보기 06 _ softmax 활성화 함수/cross entropy 오차 함수 적용하기 06 Tensofrlow 활용하기 01 _ 7세그먼트 인공 신경망 02 _ 은닉층 늘려보기 03 _ 딥러닝 활용 예제 살펴보기 APPENDIX 01 외부 디바이스 분석과 드라이버 이해 01 L9110S 모터 제어 살펴보기 01 _ 전진 후진 속도 기준 통일하기 02 _ 전진 후진 속도 보정하기 03 _ 양쪽 바퀴 전진 후진 코딩하기 04 _ 모터 드라이버 살펴보기 02 MCP3208 디바이스 살펴보기 01 _ SPI 내부 블록도 살펴보기 02 _ MCP3208 통신 프로토콜 살펴보기 03 _ MCP3208 ADC 드라이버 살펴보기 03 PCA9685 디바이스 살펴보기 01 _ PCA9685 블록도 살펴보기 02 _ PCA9685 레지스터 살펴보기 03 _ PCA9685 PWM 제어 살펴보기 04 _ PCA9685 PWM 드라이버 살펴보기 04 MPU6050 디바이스 살펴보기 01 _ MPU6050 드라이버 살펴보기 02 _ 자이로 센서 값 해석하기 05 MAX98357A I2S 디바이스 살펴보기 01 _ MAX98357A I2S 오디오 디바이스 소개 02 _ MAX98357A 모듈 연결 살펴보기 03 _ I2S 모듈 활성화하기 04 _ 오디오 테스트 APPENDIX 02 PyTorch의 이해와 활용 01 딥러닝 7 공식 구현하기 : PyTorch 01 _ 1입력 1출력 인공 신경 구현하기 02 _ 2입력 1출력 인공 신경 구현하기 03 _ 2입력 2출력 인공 신경 구현하기 04 _ 2입력 2은닉 2출력 인공 신경 구현하기 02 활성화 함수 적용하기 01 _ 활성화 함수 적용하기 : ReLU, Sigmoid 02 _ 출력층에 linear 함수 적용해 보기 03 _ softmax 활성화 함수/ cross entropy 오차 함수 적용하기 03 PyTorch 활용하기 01 _ 7 세그먼트 인공 신경망 02 _ 은닉층 늘려보기 03 _ 딥러닝 활용 예제 살펴보기 |
저자 소개 2
현) 코코랩스(http://www.kocolabs.co.kr/) 대표.
충남인력개발원 파이썬·인공지능·FPGA/HDL, 연희직업전문학교 파이썬·인공지능, 한컴 아카데미 Cortex-M4·드론·리눅스, 서울기술교육센터 아두이노·FPGA, LG 전자 신입사원 C/C++, SK 하이닉스 RTOS, 삼성전자 리눅스 드라이버/RTOS, Xilinx FPGA/HDL, ETRI verilogHDL, 고려대 FPGA/HDL, 숭실대 아두이노 IoT, 전남대·순천대·충북대 라즈베리파이 등 교육
서민우의 다른 상품
강남대학교 전자공학과
코잇 (http://www.coit.co.kr/) SP팀 대리
ASUS IoT 기술영업
서울산업진흥원 G.CAMP Tinker board 강의 출강
2022년 서울하드웨어해커톤 디렉터 활동
2019 한이음 ICT 입선
관련 분류
품목정보
- 발행일
- 2023년 04월 07일
- 쪽수, 무게, 크기
- 320쪽 | 190*255*30mm
- ISBN13
- 9791198189233
출판사 리뷰
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〈파이썬과 인공지능 프로젝트 with ASUS Tinker Board〉 책은 라즈베리파이 사용자도 손쉽게 Tinker Board를 이용하여 제품 개발 실무에서 바로 사용할 수 있습니다. 이 책의 실습을 통해 독자는 먼저 재미를 느낄 수 있으며, 그 재미를 바탕으로 자신도 모르게 프로그래밍 능력을 키워가고, 현실에서 발생하는 여러 가지 문제를 프로그래밍을 통해 해결할 수 있게 됩니다.
이 책의 내용은 다음과 같습니다. - ASUS 팅커보드의 AIoT(인공지능 사물인터넷) 환경 구축 - 라즈베리파이 사용자도 손쉽게 제품 개발에 바로 사용 - 파이썬 기반 딥러닝 라이브러리 활용 방법 - 다양한 하드웨어 제어하는 방법 - 리눅스 기반의 쓰레드와 메시지큐 활용법 소개 - 외부 디바이스 장착하여 팅커보드 기능 확장 방법 - 텐서플로 / 파이토치 동작원리와 활용법 소개 이 책의 구성은 다음과 같습니다. Chapter 01 - 팅커 보드 준비하기 Chapter 02 - 팅커 보드 파이썬 패키지 활용하기 Chapter 03 - 외부 디바이스 붙이기 Chapter 04 - Deep Leraning 알고리즘의 이해 APPENDIX 01 - 외부 디바이스 분석과 드라이버 이해 APPENDIX 02 - PyTorch의 이해와 활용 |
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