這個月幾乎都在玩 Apple 的 Vision Framework，並寫了幾個 Demo app，分別有：
◎ 人臉檢測與 Object 檢測（查看原始碼）：
◎ 手部姿勢檢測（查看原始碼）：
◎ 手寫數字檢測（查看原始碼）：
我覺得電腦視覺真的太好玩了，可以做很多有趣的應用，而且 Apple 已經推出 ARM 版 CPU 的 Mac 電腦了，希望 Apple 也能出一款體積比 Mac mini 還小的 Mac nano，用 ARM Mac 搭配 Vision Framework 與 CoreML 來做應用，應該會很有競爭力吧 (? 🤔 ，而且 macOS 的 GUI 比較容易寫的說（跟 GTK 相比）…
最近終於把這本書讀完一遍了，不過還沒嘗試執行書中的範例程式，等有空時再來試試：）
這本書裡用來執行範例程式的硬體開發板有：
不過現在 TensorFlow Lite for Microcontrollers 也支援 ESP32 了，所以沒有上述的硬體開發板也沒關係，可以用 ESP32 來試試看。
書開頭的幾章先用「Hello World」範例帶領讀者走一遍完整的開發流程（從建立與訓練模型開始，然後執行程式，再到部署至微控制器），「Hello World」範例的功能其實很簡單，就是模擬正弦 (sin) 信號而已。
之後的章節陸續講解了喚醒詞偵測 (yes/no)、人體偵測、魔杖(手勢) 等功能的程式建構與模型訓練。
最後幾章講了 TensorFlow Lite for Microcontrollers 使用上要注意的地方，還有優化、除錯、移植等相關的技巧，最後還有提到安全與隱私方面的議題。
這本書厲害的地方是：我覺得作者在概念與基礎知識的講解上算是淺顯易懂，所以蠻推薦對 TinyML 有興趣的人來讀讀看這本書。
★ 2021 年 3 月時的補充說明：Raspberry Pi 基金會在 2021 年 1 月時推出了 Raspberry Pi Pico 開發板，而《TinyML｜TensorFlow Lite 機器學習》的作者之一 Pete Warden 也在稍後將 TensorFlow Lite Micro 移植到了 Pi Pico 上，Pi Pico 的價格很便宜，而且很容易購買到，所以使用 Pi Pico 來製作 TinyML 應用的原型應該也是不錯的選擇。
俗話說「感情問題一律建議分手」，不，我的建議是「感情問題一律讀微積分」。
就如同 Leonard Mlodinow 在《科學大歷史》裡提到他的父親曾說想到自己跟天上的星星是同樣東西組成的，就會感到安心一樣，想到這個世界的規律能由一條條的數學定律來描述，不也令人感到釋懷了嗎？🙂
切入正題，我最近讀了《無限的力量》這本書，這本書的內容比較像是微積分的發展史，作者並沒有在書中放了一堆數學式子 (謝天謝地！)，而是由古希臘開始講起，藉由一則則的歷史故事，來說明「無限」這個概念是如何一步一步的發展成為微積分這門學問，且不時穿插說明微積分在現代都運用在哪些地方，並在最後提到了微積分的未來。
像我這種一題微積分都算不出來的數學白痴，讀這本書時也能讀的津津有味呢！此書大推！
最近看了《人工智慧開發實務 – 使用 Swift》這本書，覺得這本書寫的真不錯。
不像其他有著艱澀數學與演算法的 Machine Learning 書籍，這本書是屬於實戰類型的書，只用了第十章稍微說明了那些可怕的 ML 演算法，其他章節則教你如何使用 Apple 系統內建的 framework 來做電腦視覺 (Vision)、自然語言處理 (Natural Language)、聲音分析 (Sound Analysis)，語音識別 (Speech) 等功能，還有如何使用 CreateML 等工具來訓練自己的 ML 模型。
而且這本書提供了大量的範例程式碼，所以可以很容易的把那些功能運用在現有的 App 上。
這本書真的大推呀！👍 👍 👍