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第1章 搭建IoT和AI环境
1.1 准备工作
1.1.1 设备选型
1.1.2 搭建Databricks
1.2 搭建IoT Hub
1.2.1 预备工作
1.2.2 操作步骤
1.2.3 工作机理
1.3 设置IoT Edge设备
1.3.1 预备工作
1.3.2 操作步骤
1.3.3 工作机理
1.4 将ML模块部署到边缘设备端
1.4.1 预备工作
1.4.2 操作步骤
1.4.3 工作机理
1.4.4 补充说明
1.5 搭建Kafka
1.5.1 预备工作
1.5.2 操作步骤
1.5.3 工作机理
1.5.4 补充说明
1.6 在Databricks上安装ML库
1.6.1 预备工作
1.6.2 操作步骤
1.6.3 工作机理
第2章 数据处理
2.1 使用Delta Lake存储数据以便分析
2.1.1 预备工作
2.1.2 操作步骤
2.1.3 工作机理
2.2 数据采集设计
2.2.1 预备工作
2.2.2 操作步骤
2.3 窗口化
2.3.1 预备工作
2.3.2 操作步骤
2.3.3 工作机理
2.4 探索性因子分析法
2.4.1 预备工作
2.4.2 操作步骤
2.4.3 工作机理
2.4.4 补充说明
2.5 在Mongo/hot path storage中实现分析查询
2.5.1 预备工作
2.5.2 操作步骤
2.5.3 工作机理
2.6 将IoT数据导入Spark
2.6.1 预备工作
2.6.2 操作步骤
2.6.3 工作机理
第3章 面向IoT的机器学习
3.1 采用异常检测分析化学传感器
3.1.1 预备工作
3.1.2 操作步骤
3.1.3 工作机理
3.1.4 补充说明
……
第4章 用于预测性维护的深度学习
第5章 异常检测
第6章 计算机视觉
第7章 基于NLP和Bots的Kiosks
第8章 采用微控制器和pipeline进行优化
第9章 部署到边缘

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