Białe koła - 2 sztuki - do serwomechanizmu typu FS90R - Kitronik 2593-SV
Żółte koła - 2 sztuki - do silnika z wałem TT - Kitronik 2593-TT
Mobilny wentylator Xblitz Aero PRO + akumulator 10800mAh
Moduł WiFi LPB100-A z anteną PCB - Waveshare 8877
Hub rozszerzający Trill Hub - Grove - do czujników dotyku Trill - Bela
W tej kategorii znajdziesz moduły umożliwiające budowania własnych systemów i urządzeń samouczących się poprzez zapamiętywanie pewnych wzorców, analizie danych i wykonywanych zadań i ich rezultatów. Uczenie maszynowe pozwala na zmniejszenie prawdopodobieństwa wystąpienia błędu w trakcie pracy z naszym urządzeniem.
SparkFun QuickLogic Thing Plus - EOS S3 - moduł uczenia maszynowego - SparkFun DEV-17273
Płytka QuickLogic Thing Plus stworzona przez SparkFun do tworzenia aplikacji wykorzystujących uczenie maszynowe . Moduł oparty został na wydajnym układzie EOS S3 z eFPGA ARM...
Intel Neural Compute Stick 2 - sieć neuronowa USB
Niewielki moduł USB, wyglądem przypominający pendrive, pozwala na tworzenie prototypów urządzeń internetu rzeczy, uczenie AI oraz wdrażanie aplikacji głębokiej sieci neuronowej...
Moduł M1W AI+lOT - K210 Deep learning - WiFi - DFRobot DFR0638
Moduł AI M1W wykorzystujący układ K210 jako jednostkę główną. Układ ten wyposażono w dwurdzeniowy procesor 64-bit z niezależnym FPU, 8 MB pamięci wbudowanej SRAM i...
Sipeed MaixCube – platforma deweloperska AI All-in-One K210
Platforma deweloperska All-in-One oparta na module M1n wraz z Kendryte K210 core . Wyposażona została w kamerę, slot kart microSD, przyciski, wyświetlacz TFT, akumulator,...
Moduł M1 AI+lOT - K210 - Deep learning - DFRobot DFR0636
Moduł AI M1 zawierający układ K210 jako jednostkę główną. K210 to układ wyposażony w dwurdzeniowy procesor 64-bit z niezależnym FPU, 8 MB wbudowanej pamięci SRAM oraz...
M5Stack UnitV2 M12 - moduł rozpoznawania AI - wersja z kamerą - M5Stack
M5Stack UnitV2 to moduł rozpoznawania AI wyposażony w wydajne podzespoły. Wyprodukowany przez firmę M5Stack , posiada Sigmstar SSD202D - zintegrowany dwurdzeniowy procesor...
M5Stack UnitV2 USB - moduł rozpoznawania AI - wersja bez kamery - M5Stack
M5Stack UnitV2 USB to moduł rozpoznawania AI wyposażony w wydajne podzespoły. Wyprodukowany przez firmę M5Stack , posiada Sigmstar SSD202D - zintegrowany dwurdzeniowy...
OpenMV Cam H7 R2 - moduł z mikrokontrolerem STM32H7 i kamerą MT9M114 - SparkFun SEN-18982
OpenMV Cam H7 R2 to płytka wyprodukowana przez SparkFun i wyposażona w dwa kluczowe elementy - mikrokontroler STM32H7 oraz kamerę OpenMV Cam H7 R2 z sensorem obrazu MT9M114 ....Aby uprościć wyjaśnienie, czym jest pojęcie uczenia maszynowego, można w uproszczeniu określić je jako dobór parametrów lub tworzenie odpowiedniego algorytmu na podstawie analizy otrzymywanych danych. Przykładem może być program analizujący wygląd twarzy człowieka na wielu zdjęciach zrobionych na przestrzeni wielu lat. Wprowadzenie wielu takich danych o różnych ludziach w połączeniu z odpowiednio napisanym programem może pomóc uzyskać algorytm starzenia się twarzy ludzkiej. Im więcej danych maszyna otrzyma, tym lepszy będzie wynik. Stosowanie urządzeń z uczeniem maszynowym ma na celu zwiększenie efektywności, zapewnienie bezawaryjności i najwyższej wydajności danego systemu. Oferowane w tej kategorii moduły ułatwiają użytkownikowi zaimplementowanie algorytmów uczenia maszynowego, a następnie umożliwiają inteligentnemu sprzętowi możliwie efektywniejszą pracę. Urządzenia korzystające z technik uczenia maszynowego mogą być wykorzystywane do rozpoznawania głosu, sterowania pojazdami autonomicznymi czy rozpoznawania pisma, ale mogą także posłużyć do znacznie bardziej skomplikowanych zadań, które wpłyną na obecną technologię. Bardzo przydatne może być na przykład wykrywanie prawidłowości w otrzymywanych danych – taka umiejętność może pomóc poznać zupełnie nieznane wcześniej człowiekowi zasady i pojęcia dotyczące zjawisk, z jakimi się stykamy. Może to dotyczyć zarówno zagadnień dotyczących fizyki i matematyki, jak i na przykład danych o chorobach – dzięki wykrytym, nieznanym wcześniej prawidłowościom można wykorzystać wiedzę o nich w praktyczny sposób (tworząc nowy wynalazek albo lek). Moduły uczenia maszynowego – czym różnią się od innych układów logicznych Moduły uczenia maszynowego są przede wszystkim lepiej przystosowane do analizy danych niż standardowe układy procesorowe. Oferowane moduły przeznaczone do implantacji sztucznej inteligencji mają znacznie większą moc obliczeniową (większa prędkość obliczeń) oraz charakteryzują się niższym zużyciem energii elektrycznej podczas pracy. Oszczędność energetyczna jest szczególnie ważna, jeżeli moduł ma pracować w urządzeniu niestacjonarnym, które nie ma możliwości podłączenia do stałego źródła zasilania (na przykład w robocie mobilnym).
W tej kategorii znajdziesz przede wszystkim sprzęt stworzony przez uznaną na całym świecie markę DFRobot – producenta oferującego swoim klientom rozwiązania z dziedziny robotyki w formule open source. W naszym asortymencie dostępne są trzy modele, które różnią się przede wszystkim wbudowanym modułem Wi-Fi. W ofercie posiadamy urządzenia bez modułu Wi-Fi, z modułem Wi-Fi oraz z modułem i anteną Wi-Fi. Elementy są wyposażone w układ K210 – dwurdzeniowy procesor (64 bit) o częstotliwości taktowania 400 MHz i 8 MB pamięci SRAM. Niezależny układ FPU wspomaga obliczenia na liczbach całkowitych i zmiennoprzecinkowych. Urządzenie ma także wbudowany moduł przetwarzania głosu, akcelerator sieci neuronowych oraz akcelerator szybkiej transformaty Fouriera (Fast Fourier Transform). Zapraszamy do zapoznania się z naszą ofertą modułów uczenia maszynowego, a także z innymi propozycjami układów logicznych dostępnych w naszym sklepie oraz z pozostałym asortymentem Botland.
