Raspberry Pi CM5 Compute Module 5 - 8GB RAM + 32GB eMMC - CM5008032
Raspberry Pi CM5 Compute Module 5 - 8GB RAM + WiFi/Bluetooth - CM5108000
Filament Bambu Lab Refill PLA Matte 1,75mm 1kg - Latte Brown
Tusz Eco Solvent do modułu drukującego FLUX Ador - 42ml - Black
Filament Print-Me Swift PETG V0 1,75mm 0,85kg - Natural
Nakładka Qwiic dla Arduino - SparkFun DEV-14352
mCookie OLED - wyświetlacz OLED 128x64px - MicroDuino MCBS11
Głowica hotend do drukarki 3D Snapmaker J1 - 0,8mm - 2szt.
Nakładka VESA do obudów TEKO do Raspberry - przezroczysta
Siłownik elektryczny LA-T5 100N 70mm/s 12V - wysuw 30cm
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.
SenseCAP K1100 - zestaw rozwojowy z czujnikami LoRa i AI - Seeedstudio 110991748
SenseCAP K1100 to zestaw opracowany przez Seeedstudio i wyposażony w szereg urządzeń i czujników pozwalających na zrealizowanie aplikacji opartych na sztucznej inteligencji i...
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...Zobacz również
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.
