Learn Neuromorphic AI Through 15 Projects : From GPUs to Brain-Inspired Chips for Autonomous Intelligence
Langue : anglais
Edité par Amazon Digital Services LLC - Kdp Okt 2025, 2025
- Livre broché
- Neuf

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Neuware.
N° de réf. du vendeur 9798269256856
- Titre
- Learn Neuromorphic AI Through 15 Projects : From GPUs to Brain-Inspired Chips for Autonomous Intelligence
- Auteur
- Orrinex Varnoq
- Éditeur
- Amazon Digital Services LLC - Kdp Okt 2025
- Année de publication
- 2025
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 13 chiffres
- 9798269256856
- Poids de l'article
- 481 grammes
- Dimensions
- 254x178x15 mm
🧠 Build Smarter Neuromorphic AI Systems in Less Time + Practical Projects + Step-by-Step Configurations (See Chapter 5) 🧠🚫 Struggling to move from GPU-centric models to real-time, brain-inspired intelligence?
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✅ The good news is that GPU-to-SNN transitions and on-chip deployments don’t have to be complicated. With the right guide, you can build efficient systems that sense events, make decisions, and act with low latency and low power.
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✔️ Reliable Integrations – Convert ANNs to SNNs, stream DVS camera events, and deploy on Loihi, SpiNNaker, and FPGAs with confidence.
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🧩 Hands-On Examples – Runnable code, fixed seeds, reproducible logs, and ready-to-use configs for lab and field.
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🚀 Future-Proof Your Skills – Hybrid GPU+SNN co-processing, edge deployment, and autonomous robotics applications.
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🚀 These are the projects and skills you’ll master inside:
🔌 GPU baselines and power tracing you can trust
👁️ Event-camera vision with DVS and N-MNIST
🎧 Spike-based auditory classifiers for temporal patterns
🤖 Closed-loop motor control in simulation
🧪 STDP on GPU with probes and stability checks
🔀 ANN→SNN translation and tuning for accuracy
🧱 Spiking conv layers and pooling for vision tasks
🧩 On-chip learning on Loihi and device profiling
🗺️ SpiNNaker partitioning and multicore routing
🛰️ Autonomous drone controller with sensor fusion
🕸️ Multi-agent neuromorphic swarms and consensus
🔗 Hybrid GPU+SNN co-processing on the edge
❌ Don’t waste another day stitching together fragile demos and inconsistent results.
✅ Take control of your neuromorphic journey and build real systems that are fast, efficient, and dependable.
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