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Documents et téléchargements
Fiche technique
Fiche technique 2362294 Arduino AKX00028 Carte de développement
Conseils d'utilisation et de sécurité
Conseils d'utilisation et de sécurité 2362294 Arduino AKX00028 Carte de développement
Description
Le kit Tiny machine Learning, associé aux applications TonyML et au déploiement de TinyML sur des cours de microcontrôleur qui font partie de la spécialisation TinyML (TinyML Learning) d'EdX, vous offre tous les outils dont vous avez besoin pour donner vie à vos visions ML !
Le kit se compose d'une carte puissante avec un microcontrôleur et d'une multitude de capteurs (Arduino Nano 33 BLE Sense). La carte peut bouger, accélérer, tourner, température, humidité, Capturez la pression atmosphérique, le bruit, les gestes, la proximité, la couleur et l'intensité lumineuse. Le kit comprend également un module de caméra (OV7675) et une protection Arduino personnalisée qui vous permet de fixer facilement vos composants et de créer votre propre projet TinyML unique. Vous pouvez étudier des cas d'utilisation ML pratiques avec des algorithmes classiques ainsi que des réseaux neuronaux profonds fonctionnant avec TsorFlow Lite Micro.
Ce texte a été traduit par une machine.
Contenu de la livraison
1 carte Arduino Nano 33 BLE Sense
1 caméra OV7675
1 Arduino Tiny machine Learning Shield
1 câble USB A vers micro USB
Description
Le kit Tiny machine Learning, associé aux applications TonyML et au déploiement de TinyML sur des cours de microcontrôleur qui font partie de la spécialisation TinyML (TinyML Learning) d'EdX, vous offre tous les outils dont vous avez besoin pour donner vie à vos visions ML !
Le kit se compose d'une carte puissante avec un microcontrôleur et d'une multitude de capteurs (Arduino Nano 33 BLE Sense). La carte peut bouger, accélérer, tourner, température, humidité, Capturez la pression atmosphérique, le bruit, les gestes, la proximité, la couleur et l'intensité lumineuse. Le kit comprend également un module de caméra (OV7675) et une protection Arduino personnalisée qui vous permet de fixer facilement vos composants et de créer votre propre projet TinyML unique. Vous pouvez étudier des cas d'utilisation ML pratiques avec des algorithmes classiques ainsi que des réseaux neuronaux profonds fonctionnant avec TsorFlow Lite Micro.