Independently Published

GUIDE PRATIQUE de L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE EMBARQUÉ: Création et déploiement modèles TinyML avec CMSIS-NN TensorFlow Lite Micro sur ARM Cortex-M

Name: GUIDE PRATIQUE de L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE EMBARQUÉ: Création et déploiement modèles TinyML avec CMSIS-NN TensorFlow Lite Micro sur ARM Cortex-M
Brand: Independently Published
SKU: 3a9d7682f4190b2b77f257f9dfed156f

1/1

Imagen de GUIDE PRATIQUE de L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE EMBARQUÉ: Création et déploiement modèles TinyML avec CMSIS-NN TensorFlow Lite Micro sur ARM Cortex-M

Amazon Marketplace

Precios a partir de

23,11

Enlaces patrocinados

	23,11 €	Ver oferta
	23,11 €	Ver oferta
COMPARAR TODAS LAS TIENDAS WEB (2)

Descripción

GUIDE PRATIQUE de L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE EMBARQUÉ: Création et déploiement modèles TinyML avec CMSIS-NN TensorFlow Lite Micro sur ARM Cortex-M

Comparar tiendas web (2)

Enlaces patrocinados · Algunas tiendas nos pagan una remuneración

Ordenar por:

23,11 €

Descripción (0)

GUIDE PRATIQUE de L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE EMBARQUÉ: Création et déploiement modèles TinyML avec CMSIS-NN TensorFlow Lite Micro sur ARM Cortex-M

Especificaciones del producto

Marca	Independently Published
EAN	9798160017945

Independently Published

THE EMBEDDED MACHINE LEARNING FIELD GUIDE: Build and Deploy TinyML Models with...

22,93 €

Comparar 2 tiendas 2 tiendas

Independently Published

Science et Ingénierie des Données Apprentissage Avancé, Déploiement Deep Learning: avec exercices...

28,08 €

Más información Más info

Editions Notre Savoir

LACCASE : INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE:

106,49 €

Comparar 2 tiendas 2 tiendas

Editions Notre Savoir

L'apprentissage automatique de bout en : l'entraînement des modèles au déploiement conditions réelles

117,62 €

Comparar 2 tiendas 2 tiendas

Popular ahora

Categorías

Categorías populares

Marcas

Vendedores

Categorías populares

GUIDE PRATIQUE de L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE EMBARQUÉ: Création et déploiement modèles TinyML avec CMSIS-NN TensorFlow Lite Micro sur ARM Cortex-M

Descripción

Especificaciones del producto