Arduino Tiny Machine Learning Kit - Arduino Nano 33 BLE Sense Lite - AKX00028

Набір для машинного навчання

За допомогою набору ви можете створити невеликий інтелектуальний пристрій, який реагує на звуки, розпізнає жести або обличчя. Все, що вам потрібно зробити - це створити та запрограмувати свою модель, а потім навчити її за допомогою інтуїтивно зрозумілого програмного забезпечення.

Курс HarvardX

• Курс 1:
  • допомагає зрозуміти, що таке машинне навчання (ML), глибоке навчання, вбудоване машинне навчання та нейронні мережі.
• Курс 2:
  • Тренуйте пристрій на власних наборах даних.
  • Використання зовнішніх моделей навчання для ваших проектів.
  • Основи ШІ, реальні кейси та сценарії користувачів.
  • Ви дізнаєтесь і застосуєте деякі з найпоширеніших технік.
  • реальних промислових застосувань.
• Курс 3:
  • Апаратні основи.
  • Ви будете програмувати власні проекти за допомогою TinyML.
  • Ви тренуєте власний підрозділ TinyML.
  • Ви впроваджуєте, тестуєте та вдосконалюєте свої TinyML проекти.

Основні особливості набору Arduino

• Arduino Nano 33 BLE Sense Lite - оснащений датчиком руху, прискорення, обертання, тиску повітря, звуку, жестів, відстані, кольору та інтенсивності світла.
• Екран для Arduino, камери та інших компонентів.
• Модуль камери OV7675
• Середовище розробки: Arduino IDE, Tesnor Flow, Google Collab

Вміст набору

• Плата Arduino Nano 33 BLE Sense Lite
• Камера OV7675
• Arduino-щит для машинного навчання
• Кабель USB - microUSB

Опис продукту: Arduino Tiny Machine Learning Kit - Arduino Nano 33 BLE Sense Lite - AKX00028

Набір Arduino, що складається з елементів, з яких можна почати вивчатимашинне навчаннядля початку. На підставі вироку, винесеного у справіГарвардський університет- HarvardX готує платні курси, після закінчення яких ви зможетеотримати сертифікат TinyMLможна. Набір складається з ефективнихПлата Arduino Nano 33 BLE Sense Lite,який був оснащений низкою датчиків, що можуть бути використані в машинному навчанні. До набору також входить камераOV7675та спеціально підготовлений екран для Arduino і камери з роз'ємами для підключення додаткових датчиків. За допомогою набору можна дослідити практичні кейси машинного навчання за допомогою класичних алгоритмів, а також глибоких нейронних мереж, які використовуються вTensorFlow Lite Microбути підтриманим.