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零基礎也能打造AI物聯網,用Node-RED整合YOLO與LLM,全方位建構你的AIoT與邊緣AI應用!
當人工智慧結合物聯網成為未來主流,本書提供一條簡單易學的路徑,帶你從視覺化流程工具Node-RED入門,逐步整合YOLO物體偵測、Teachable Machine影像辨識與LLM大型語言模
當人工智慧結合物聯網成為未來主流,本書提供一條簡單易學的路徑,帶你從視覺化流程工具Node-RED入門,逐步整合YOLO物體偵測、Teachable Machine影像辨識與LLM大型語言模
內容簡介
零基礎也能打造AI物聯網,用Node-RED整合YOLO與LLM,全方位建構你的AIoT與邊緣AI應用!
當人工智慧結合物聯網成為未來主流,本書提供一條簡單易學的路徑,帶你從視覺化流程工具Node-RED入門,逐步整合YOLO物體偵測、Teachable Machine影像辨識與LLM大型語言模型,打造出屬於自己的智慧感知系統。全書以圖解+範例方式呈現,並搭配專為本書設計的fChartEasy綠化開發套件,簡化安裝流程快速上手。不論是專題學生、教師或AIoT初學者,都能從中找到有用且完整的解決方案。
【本書特色】
➤ 視覺化開發×無痛入門
掌握Node-RED建置儀表板、網站與REST API,不需寫程式輕鬆上手AIoT
➤ 整合主流AI技術與實作
從Teachable Machine、YOLO到LLM,搞懂生成式AI在物聯網的實戰應用
➤ 完成AIoT跨領域整合專案
打造ESP32-CAM影像感測與車牌辨識的智慧邊緣裝置,實現完整AIoT應用場景
【內容重點】
➤ 使用Node-RED視覺化流程建立監控儀表板(Dashboard)、MVC網站、REST API和使用MySQL資料庫儲存感測器數據。
➤ 詳細說明MQTT通訊協定、取得網路OpenData與JSON資料剖析、寄送Email電子郵件與Telegram通知。
➤ 使用Teachable Machine與YOLO訓練自己的AI模型,並且串接LLM來輕鬆使用Node-RED整合生成式AI,建立你的AIoT智慧物聯網應用。
➤ 完整YOLO模型訓練步驟,只需執行各步驟的Python工具程式,就可以使用LabelImg標註圖片建立資料集,訓練出你自己的YOLO物體偵測模型。
➤ 提供綠化版Node-RED+Python整合套件fChartEasy,免安裝輕鬆幫助你建構學習本書內容所需的Windows開發環境。
你將學會以下實作專案:
✔ 建立溫溼度監控儀表板、繪製Node-RED圖表、送出天氣通知
✔ 使用Teachable Machine 模型、標註圖檔、YOLO客製化模型
✔ 打造透過MQTT控制的ESP32-CAM相機與IP Camera,輕鬆建立你的AI之眼
✔ 建立AI猜拳遊戲、OCR車牌辨識、物體偵測、即時串流偵測、路況分析
當人工智慧結合物聯網成為未來主流,本書提供一條簡單易學的路徑,帶你從視覺化流程工具Node-RED入門,逐步整合YOLO物體偵測、Teachable Machine影像辨識與LLM大型語言模型,打造出屬於自己的智慧感知系統。全書以圖解+範例方式呈現,並搭配專為本書設計的fChartEasy綠化開發套件,簡化安裝流程快速上手。不論是專題學生、教師或AIoT初學者,都能從中找到有用且完整的解決方案。
【本書特色】
➤ 視覺化開發×無痛入門
掌握Node-RED建置儀表板、網站與REST API,不需寫程式輕鬆上手AIoT
➤ 整合主流AI技術與實作
從Teachable Machine、YOLO到LLM,搞懂生成式AI在物聯網的實戰應用
➤ 完成AIoT跨領域整合專案
打造ESP32-CAM影像感測與車牌辨識的智慧邊緣裝置,實現完整AIoT應用場景
【內容重點】
➤ 使用Node-RED視覺化流程建立監控儀表板(Dashboard)、MVC網站、REST API和使用MySQL資料庫儲存感測器數據。
➤ 詳細說明MQTT通訊協定、取得網路OpenData與JSON資料剖析、寄送Email電子郵件與Telegram通知。
➤ 使用Teachable Machine與YOLO訓練自己的AI模型,並且串接LLM來輕鬆使用Node-RED整合生成式AI,建立你的AIoT智慧物聯網應用。
➤ 完整YOLO模型訓練步驟,只需執行各步驟的Python工具程式,就可以使用LabelImg標註圖片建立資料集,訓練出你自己的YOLO物體偵測模型。
➤ 提供綠化版Node-RED+Python整合套件fChartEasy,免安裝輕鬆幫助你建構學習本書內容所需的Windows開發環境。
你將學會以下實作專案:
✔ 建立溫溼度監控儀表板、繪製Node-RED圖表、送出天氣通知
✔ 使用Teachable Machine 模型、標註圖檔、YOLO客製化模型
✔ 打造透過MQTT控制的ESP32-CAM相機與IP Camera,輕鬆建立你的AI之眼
✔ 建立AI猜拳遊戲、OCR車牌辨識、物體偵測、即時串流偵測、路況分析
產品目錄
第一篇 Node-RED視覺化流程打造監控儀表板和REST API
第01章 Node-RED基礎與視覺化流程
第02章 建立監控的Node-RED儀表板
第03章 初始Node-RED流程與資料分享
第04章 建立Node-RED MVC網站和REST API
第05章 Node-RED與MySQL資料庫
第二篇 Node-RED網路資料交換:MQTT+OpenData+訊息通知
第06章 物聯網資料交換:MQTT通訊協定
第07章 取得網路資料:OpenData與JSON資料剖析
第08章 訊息通知:寄送Email電郵與Telegram通知
第三篇 訓練你自己的TensorFlow和YOLO模型+LLM的AI應用
第09章 Teachable Machine訓練TensorFlow影像分類模型
第10章 取得與標註YOLO訓練資料:LabelImg
第11章 訓練你自己的YOLO物體偵測模型
第12章 Node-RED+LLM生成式AI應用
第四篇 AIoT物聯網與邊緣AI專題實戰
第13章 AI之眼:ESP32-CAM開發板+MQTT
第14章 AIoT與邊緣AI專題:Node-RED+Teachable Machine
第15章 AIoT與邊緣AI專題:Node-RED+YOLO
第16章 AIoT與邊緣AI專題:Node-RED+LLM
附錄A 在Windows安裝本書Node-RED+YOLO fChartEasy
第01章 Node-RED基礎與視覺化流程
第02章 建立監控的Node-RED儀表板
第03章 初始Node-RED流程與資料分享
第04章 建立Node-RED MVC網站和REST API
第05章 Node-RED與MySQL資料庫
第二篇 Node-RED網路資料交換:MQTT+OpenData+訊息通知
第06章 物聯網資料交換:MQTT通訊協定
第07章 取得網路資料:OpenData與JSON資料剖析
第08章 訊息通知:寄送Email電郵與Telegram通知
第三篇 訓練你自己的TensorFlow和YOLO模型+LLM的AI應用
第09章 Teachable Machine訓練TensorFlow影像分類模型
第10章 取得與標註YOLO訓練資料:LabelImg
第11章 訓練你自己的YOLO物體偵測模型
第12章 Node-RED+LLM生成式AI應用
第四篇 AIoT物聯網與邊緣AI專題實戰
第13章 AI之眼:ESP32-CAM開發板+MQTT
第14章 AIoT與邊緣AI專題:Node-RED+Teachable Machine
第15章 AIoT與邊緣AI專題:Node-RED+YOLO
第16章 AIoT與邊緣AI專題:Node-RED+LLM
附錄A 在Windows安裝本書Node-RED+YOLO fChartEasy
作者介紹
陳會安
現職:
專職資訊圖書作者、大專資訊課程老師
經歷:
企業講師、松崗電腦產品經理、美商PH出版經理、專業電腦書作者。
資訊技術作家,出版超過 100本電腦著作,包括:程式設計(C / C++、Java、C#、HTML5、PHP、ASP.NET、JSP等)、資料庫、系統分析、資料結構等各種不同主題。
近年研究人工智慧、機器學習 / 深度學習、資料科學、網路爬蟲、大數據分析和物聯網相關課程與圖書寫作,也熱衷利用 Raspberry Pi、Arduino、ESP8266 / ESP32 和 Micro:bit 等開發板製作創客作品,投入創客領域的教學與寫作。
fChart程式設計教學工具官方網址:
https://fchart.github.io/
現職:
專職資訊圖書作者、大專資訊課程老師
經歷:
企業講師、松崗電腦產品經理、美商PH出版經理、專業電腦書作者。
資訊技術作家,出版超過 100本電腦著作,包括:程式設計(C / C++、Java、C#、HTML5、PHP、ASP.NET、JSP等)、資料庫、系統分析、資料結構等各種不同主題。
近年研究人工智慧、機器學習 / 深度學習、資料科學、網路爬蟲、大數據分析和物聯網相關課程與圖書寫作,也熱衷利用 Raspberry Pi、Arduino、ESP8266 / ESP32 和 Micro:bit 等開發板製作創客作品,投入創客領域的教學與寫作。
fChart程式設計教學工具官方網址:
https://fchart.github.io/
規格
誠品貨碼 / 2683003735001
ISBN13 / 9786264142601
ISBN10 /
EAN貨碼 / 9786264143202
頁數 / 448
語言 / 1:中文/繁體
級別 / N:無
檔案格式 / PDF(46MB)
檔案匯出格式 / PDF 提供 Adobe DRM
TTS朗讀 / EPUB不提供TTS朗讀
退貨說明
退貨須知:
- 依照消費者保護法的規定,您享有商品貨到次日起七天猶豫期(含例假日)的權益(請注意!猶豫期非試用期),辦理退貨之商品必須是全新狀態(不得有刮傷、破損、受潮)且需完整(包含全部商品、配件、原廠內外包裝、贈品及所有附隨文件或資料的完整性等)。
- 請您以送貨廠商使用之包裝紙箱將退貨商品包裝妥當,若原紙箱已遺失,請另使用其他紙箱包覆於商品原廠包裝之外,切勿直接於原廠包裝上黏貼紙張或書寫文字。若原廠包裝損毀將可能被認定為已逾越檢查商品之必要程度,本公司得依毀損程度扣除回復原狀必要費用(整新費)後退費;請您先確認商品正確、外觀可接受,再行拆封,以免影響您的權利;若為產品瑕疵,本公司接受退貨。
依「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」,下列商品不適用七日猶豫期,除產品本身有瑕疵外,不接受退貨:
- 易於腐敗、保存期限較短或解約時即將逾期。(如:生鮮蔬果、乳製品、冷凍冷藏食材、蛋糕)
- 依消費者要求所為之客製化給付。(如:客製印章、鋼筆刻字)
- 報紙、期刊或雜誌。
- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
- 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務,經消費者事先同意始提供。(如:電子書)
- 已拆封之個人衛生用品。(如:內衣褲、襪類、褲襪、刮鬍刀、除毛刀等貼身用品)
- 國際航空客運服務。
若您退貨時有下列情形,可能被認定已逾越檢查商品之必要程度而須負擔為回復原狀必要費用(整新費),或影響您的退貨權利,請您在拆封前決定是否要退貨:
- 以數位或電磁紀錄形式儲存或著作權相關之商品(包含但不限於CD、VCD、DVD、電腦軟體等) 包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 耗材(包含但不限於墨水匣、碳粉匣、紙張、筆類墨水、清潔劑補充包等)之商品包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 衣飾鞋類/寢具/織品(包含但不限於衣褲、鞋子、襪子、泳裝、床單、被套、填充玩具)或之商品缺件(含購買商品、附件、內外包裝、贈品等)或經剪標或下水或商品有不可回復之髒污或磨損痕跡。
- 食品、美容/保養用品、內衣褲等消耗性或個人衛生用品、商品銷售頁面上特別載明之商品已拆封者(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於瓶蓋、封口、封膜等接觸商品內容之包裝部分)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
- 家電、3C、畫作、電子閱讀器等商品,除商品本身有瑕疵外,退回之商品已拆封(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於封膜等接觸商品內容之包裝部分、移除封條、拆除吊牌、拆除貼膠或標籤等情形)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
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