Arduino Tiny Machine Learning Kit
Das Tiny Machine Learning Kit bietet Ihnen alle Werkzeuge, um Ihre Machine Learning-Visionen zum Leben zu erwecken! Sie kombinieren es mit den spannenden Kursen TinyML Applications und Deploying TinyML on Microcontrollers von EdX. Diese sind Teil von ...
- Marke: Arduino
- EAN: 7630049202771
- Verfügbarkeit: Lieferbar
- ASIN: B09PF9N3VQ
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Das Tiny Machine Learning Kit bietet Ihnen alle Werkzeuge, um Ihre Machine Learning-Visionen zum Leben zu erwecken! Sie kombinieren es mit den spannenden Kursen TinyML Applications und Deploying TinyML on Microcontrollers von EdX. Diese sind Teil von Tiny Machine Learning (TinyML). Das Kit besteht aus - einem Arduino Nano 33 BLE Sense - einem leistungsstarken Board, das mit einem Mikrocontroller und einer Vielzahl von Sensoren ausgestattet ist. Das Board kann Bewegung, Beschleunigung, Rotation, Temperatur, Feuchtigkeit, Luftdruck, Geräusche, Gesten, Nähe, Farbe und Lichtintensität erfassen. - einem Kameramodul (OV7675) - einem kundenspezifischen Arduino-Schild, mit dem Sie Ihre Komponenten einfach anschließen und Ihr ganz eigenes, einzigartiges TinyML-Projekt erstellen können. Sie haben die Möglichkeit, praktische ML-Anwendungsfälle sowohl mit klassischen Algorithmen als auch mit den Deep Neural Networks basierend auf ensorFlow Lite Micro zu untersuchen. (NICHT enthalten) Arduino AKX00028 Erweiterungsmodul ...
The Tiny Machine Learning Kit, combined with the exciting TinyML applications and the delivery of TinyML on microcontroller courses that are part of EDX's TinyML Learning (TinyML Learning) specialization, gives you all the tools you need to bring your ML vision to life!. The kit consists of a powerful board with a microcontroller and a variety of sensors (Arduino Nano 33 BLE Sense). The board can move, accelerate, rotate, temperature, humidity, Record air pressure, noise, gestures, proximity, color, and light intensity. The kit also includes a camera module (OV7675) and a custom Arduino protective shield that makes it easy to install your components and create your own unique TinyML project. You can investigate practical ML use cases with classical algorithms as well as deep neural networks operated with TensorFlow Lite Micro. This text is machine ...
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