Suchergebnisse für "arduino OR pro OR portenta OR vision OR shield OR lora"

Hochleistungsfähiges LoRa-Kommunikationsgerät Das Elecrow ThinkNode M5 ist ein kompaktes, tragbares LoRa-Kommunikationsgerät, das für netzunabhängige Nachrichtenübermittlung, Standortfreigabe und den Außeneinsatz konzipiert wurde. Ausgestattet mit einem ESP32-S3-Prozessor und einem SX1262-LoRa-Chip, wird es mit vorinstallierter Meshtastic-Firmware geliefert und lässt sich bequem per Bluetooth über die offizielle Meshtastic-App konfigurieren. Das integrierte Multi-GNSS-Modul unterstützt GPS, GLONASS, BeiDou und QZSS für eine zuverlässige Positionsbestimmung und Standortfreigabe. Nachrichten und Geräteinformationen werden auf dem energieeffizienten 1,54-Zoll-E-Paper-Display angezeigt, während der integrierte 1.200-mAh-Akku einen langen mobilen Betrieb ermöglicht. Dank der integrierten LoRa-Antenne, des kompakten Gehäuses, der Echtzeituhr (RTC) und der Unterstützung für Meshtastic- sowie MeshCore-Firmware ist das ThinkNode M5 eine praktische Kommunikationslösung für Wandern, Camping, abgelegene Gebiete und Notfallsituationen, in denen keine herkömmlichen Mobilfunknetze verfügbar sind. Features LoRa-Kommunikation Multi-GNSS-Positionsbestimmung 1.200-mAh-Akku 1,54" E-Paper-Display Integrierte RTC Kompatibel mit MeshCore Kompatibel mit Meshtastic Technische Daten Hauptprozessor (ESP32-S3) CPU/SoC Xtensa 32-Bit-LX7-Dual-Core-Prozessor, getaktet mit bis zu 240 MHz Systemspeicher 512 KB SRAM, 8 MB PSRAM Speicher 4 MB Flash, 384 KB ROM Firmware Meshtastic-Firmware ist voll kompatibel; Signalübertragung im LoRa-Modus EPD (Electronic Paper Display) Displaygröße 1,54-Zoll-EPD (monochromer E-Ink-Bildschirm) Displaymaterial E-Ink (Electronic Ink) Auflösung 200 x 200 Treiber-Chip SSD1681 (über SPI- oder I²C-Schnittstelle) Zeit für vollständige Aktualisierung 2 s Drahtlose Kommunikation Bluetooth Bluetooth Low Energy und Bluetooth 5.0 (Konfiguration per Smartphone) LoRa SX1262 LoRa-Modul, EU 868 MHz (externe Antenne) Hardware Schnittstellen USB-C, RP-SMA Funktionen GPS-Ortung (GPS, GLONASS, BeiDou, QZSS), EPD-Display, RTC, USB 2.0, PMU-Energiemanagement (integrierter 1200-mAh-Lithium-Akku), Summer usw. Tasten Drehschalter, Funktionstaste, Blättertaste, GPS-Schalter, Reset-Taste LED-Anzeige Stromversorgung, GPS/LoRa-Anzeige Sonstiges Spannungsversorgung 5 V/1 A; unterstützt Stromversorgung über USB oder Lithium-Akku Stromverbrauch Maximaler Betriebsstrom ca. 340 mA (CPU + LoRa-Modul); Stromverbrauch im Energiesparmodus ca. 34 µA Betriebstemperatur -10 bis 50°C Lagertemperatur -20 bis 60°C Relative Luftfeuchtigkeit 10–95% bei 40°C (nicht kondensierend) Gehäuse ABS-Kunststoff Abmessungen 82 x 51,6 x 26,3 mm Gewicht 81 g Lieferumfang 1x Elecrow ThinkNode M5 1x LoRa-Antenne 1x USB-C Kabel 1x Manual Downloads Manual

Lesen (+) (–)

Dieses Bundle enthält das Arduino UNO Q (2 GB) und das Buch "Arduino UNO Q and AI". Das Arduino UNO Q ist das erste UNO-Board mit einer hybriden Dual-Brain-Architektur, die einen leistungsstarken Linux-Prozessor mit einem Echtzeit-Mikrocontroller kombiniert – und so fortschrittliche Rechenleistung und präzise Steuerung auf einem Board vereint. Angetrieben von einer Qualcomm Dragonwing QRB2210 MPU mit Debian Linux und einer STM32U585-MCU für Echtzeitaufgaben ist das UNO Q für Anwendungen der nächsten Generation konzipiert. Von Edge-Computing und KI bis hin zu Robotik und Automatisierung bietet es hohe Leistung, ohne dabei an Benutzerfreundlichkeit einzubüßen. Schließen Sie einfach Ihre Peripheriegeräte an und legen Sie los – es ist keine zusätzliche Hardware erforderlich. Features Dual-Core-Architektur: Linux-MPU + Echtzeit-MCU Qualcomm Dragonwing QRB2210 mit Debian-Linux-Unterstützung STM32U585-Mikrocontroller für deterministische Steuerung Führt Arduino-Sketches über Zephyr OS aus Ideal für KI-, IoT-, Robotik- und Industrieprojekte Technische Daten Mikroprozessor (MPU) Qualcomm Dragonwing QRB2210:Quad-Core Arm Cortex-A53 @ 2,0 GHzAdreno GPU 3D-Grafikbeschleuniger2× ISP (13 MP + 13 MP oder 25 MP) @ 30 fps Mikrocontroller (MCU) STM32U585Arm Cortex-M33 bis zu 160 MHz2 MB Flash-Speicher786 KB SRAM RAM 2 GB LPDDR4 Stromversorgung Über USB-C-Anschluss: max. 5 V bei 3 AEingangsspannung (VIN): 7–24 V Speicher 16 GB eMMC USB 1× USB-C-Anschluss mit Host-/Geräterollenumschaltung, Stromrollenumschaltung und Videoausgang Konnektivität Wi-Fi 5 (2,4/5 GHz) mit integrierter AntenneBluetooth 5.1 mit integrierter Antenne Schnittstellen I²C/I³CSPIPWMCANUARTPSSIGPIOJTAGADC Video Videoausgabe über USB-CMIPI-DSI-Pins am JMEDIA-Header Extra 4× RGB-LEDs (vom Benutzer steuerbar)8× 13 blaue LED-Matrix1× Qwiic-Anschluss (3,3 V, I²C)1× BenutzertasteJCTL: MPU-Ferndebugging Anschluss Audio Mikrofon-Eingang / Kopfhörer-Ausgang / Line-Ausgang am JMISC MPU-Betriebssystem Linux Debian OS mit Upstream-Unterstützung Echtzeit-Betriebssystem Arduino Core auf Zephyr OS Containerisierung Docker- und Docker Compose-Unterstützung Unterstützte Betriebssysteme für Arduino App Lab Windows: Windows 10 oder höher (64-Bit)macOS: macOS 11 oder höher (64-Bit)Linux: Ubuntu 22.04 oder höher und Debian Trixie (64-Bit) Abmessungen 68,85 × 53,34 mm (UNO-Formfaktor) Downloads Datasheet User Manual Pinout Schematics Buch: Arduino UNO Q and AI – Learn to Build Intelligent Embedded Systems Entwickeln Sie intelligentere Embedded-Systeme mit dem Arduino UNO Q. Dieses Buch vermittelt Ihnen die Werkzeuge, das Wissen und das Vertrauen, um Ideen in intelligente, funktionierende Lösungen mit der Arduino UNO Q-Plattform umzusetzen. Entdecken Sie, wie Sie intelligente Embedded-Systeme mit dem Arduino UNO Q und KI realisieren können. Schöpfen Sie das volle Potenzial des Arduino UNO Q aus – einer Next-Generation-Plattform, die die Echtzeit-Leistung des STM32U585-Mikrocontrollers mit der Flexibilität eines Qualcomm Dragonwing QRB2210-Mikroprozessors kombiniert. Lernen Sie, wie Sie reale Anwendungen schnell prototypisieren können – mit der Arduino IDE für Low-Level-Embedded-Steuerung und Python im Arduino App Lab für High-Level-Entwicklung. Gewinnen Sie Sicherheit durch praxisnahe Projekte, die Sie Schritt für Schritt von den grundlegenden Funktionen bis hin zu vollständig funktionsfähigen Systemen führen. Entdecken Sie sofort einsatzbereite, KI-basierte Arduino App Lab-Beispiele und erfahren Sie, wie diese Ihre Entwicklung beschleunigen und die Time-to-Market verkürzen können. Steigen Sie in die Welt der Edge AI ein – mit einer klaren und praxisorientierten Einführung in das Edge Impulse Studio, ganz ohne Vorkenntnisse im Bereich KI. Folgen Sie einem vollständigen, praxisnahen Workflow zur Entwicklung einer Keyword-Spotting-KI-Anwendung – von der Datenerfassung über das Training und die Optimierung bis hin zur On-Device-Inferenz mit dem Edge Impulse Studio. Schließen Sie die Lücke zwischen Embedded-Systemen und Machine Learning und lernen Sie, wie Sie Intelligenz direkt auf Ihre Hardware bringen. Ideal für Embedded-Entwickler, Lehrkräfte, Studierende und Maker, die bei der KI-gestützten Produktentwicklung einen Schritt voraus sein möchten. Dieses Bundle enthält: Arduino UNO Q (2 GB) (Einzelpreis: 50 €) Buch: Arduino UNO Q and AI (Einzelpreis: 35 €)

Lesen (+) (–)

Buch: Mastering the Arduino Uno R4 Das Arduino Uno R3 Board basiert auf dem kostengünstigen 8-Bit-Prozessor ATmega328P und dürfte sich als das beliebteste Mitglied der Arduino-Familie erweisen. Dieses zuverlässige Board begleitet uns seit vielen Jahren. Elf Jahre später erschien der lang erwartete Nachfolger, das Arduino Uno R4. Es basiert auf einem 48-MHz-32-Bit-Arm-Cortex-M4-Mikrocontroller und bietet deutlich erweiterten SRAM- und Flash-Speicher. Zusätzlich wurden ein hochpräziserer ADC und ein neuer DAC integriert. Das Uno R4 Board unterstützt außerdem den CAN-Bus mit einer entsprechenden Schnittstelle. Das Board ist in zwei Versionen erhältlich: Uno R4 Minima und Uno R4 WiFi. Dieses Buch zeigt, wie man mit diesen neuen Boards und nur wenigen Bauteilen und externen Modulen viele verschiedene und interessante Projekte realisieren kann. Alle im Buch beschriebenen Projekte wurden, je nach Modell, vollständig auf dem Uno R4 Minima oder dem Uno R4 WiFi-Board getestet. Die Projektthemen umfassen das Auslesen, Steuern und Ansteuern zahlreicher Komponenten und Module des Bausatzes sowie des jeweiligen Uno R4-Boards, einschließlich LEDs 7-Segment-Anzeigen (mit Timer-Interrupts) LCDs Sensoren RFID-Leser 4×4-Tastatur Echtzeituhr (RTC) Joystick 8×8 LED-Matrix Motoren DAC (Digital-Analog-Wandler) LED-Matrix WiFi-Konnektivität Serieller UART CAN-Bus Infrarot-Controller und -Empfänger Simulatoren … alles auf kreative und lehrreiche Weise, wobei die Funktionsweise des Projekts und die zugehörige Software sehr detailliert erklärt werden. Arduino Uno R4 WiFi Der Arduino Uno R4 wird vom Renesas RA4M1 32-Bit ARM Cortex-M4 Prozessor angetrieben und bietet dadurch eine deutliche Steigerung der Rechenleistung, des Speichers und der Funktionalität. Die WiFi-Version verfügt zusätzlich zum RA4M1 über ein ESP32-S3 WLAN-Modul und erweitert so die kreativen Möglichkeiten für Maker und Ingenieure. Der Arduino Uno R4 taktet mit 48 MHz und bietet damit eine dreifache Steigerung gegenüber dem beliebten Uno R3. Darüber hinaus wurde der SRAM von 2 kB auf 32 kB und der Flash-Speicher von 32 kB auf 256 kB erweitert, um komplexere Projekte zu unterstützen. Auf Wunsch der Community wurde der USB-Anschluss auf USB-C umgestellt und die maximale Versorgungsspannung dank eines verbesserten Wärmemanagements auf 24 V erhöht. Die Platine verfügt über einen CAN-Bus und einen SPI-Anschluss, wodurch Anwender den Verkabelungsaufwand reduzieren und durch den Anschluss mehrerer Shields parallele Aufgaben ausführen können. Ein 12-Bit-Analog-DAC ist ebenfalls auf der Platine vorhanden. Technische Daten Mikrocontroller Renesas RA4M1 (ARM Cortex-M4) USB USB-C Programmieranschluss Anschlüsse Digitale Ein-/Ausgangsanschlüsse 14 Anschlüsse Analoge Eingangsanschlüsse 6 DAC 1 RTC 1 PWM-Anschlüsse 6 Kommunikation UART 1x I²C 1x SPI 1x Qwiic I²C-Anschluss 1x CAN 1x CAN-Bus Stromversorgung Betriebsspannung 5 V Eingangsspannung (VIN) 6-24 V Gleichstrom pro I/O-Pin 8 mA Taktfrequenz Hauptkern 48 MHz Speicher RA4M1 256 kB Flash, 32 kB RAM LED-Matrix 12 x 8 (96 rote LEDs) Abmessungen 68,9 x 53,4 mm Downloads Datasheet Schematics Dieses Bundle enthält: Buch: Mastering the Arduino Uno R4 (Einzelpreis: 45 €) Arduino Uno R4 WiFi (Einzelpreis: 30 €)

Lesen (+) (–)

Der Arduino Pro Mini ist ein Mikrocontroller-Board auf Basis des ATmega328P. Es hat 14 digitale Eingangs-/Ausgangs-Pins (von denen 6 als PWM-Ausgänge verwendet werden können), 6 analoge Eingänge, einen On-Board-Resonator, eine Reset-Taste und Löcher für die Montage von Stiftleisten. Eine sechspolige Stiftleiste kann mit einem FTDI-Kabel oder einem SparkFun-Breakout-Board verbunden werden, um die Platine über USB mit Strom zu versorgen und mit ihr zu kommunizieren. Der Arduino Pro Mini ist für die semi-permanente Installation in Objekten oder Ausstellungen gedacht. Die Platine wird ohne vormontierte Stiftleisten geliefert, was die Verwendung verschiedener Arten von Steckern oder das direkte Anlöten von Drähten ermöglicht. Das Pin-Layout ist mit dem Arduino Mini kompatibel. Technische Daten Microcontroller ATmega328P Board Stromversorgung 5-12 V Schaltung Betriebsspannung 5 V Digitale E/A-Pins 14 PWM Pins 6 UART 1 SPI 1 I²C 1 Analogeingangs-Pins 6 Externe Interrupts 2 DC-Strom pro I/O-Pin 40 mA Flash Memory 32 KB, davon 2 KB vom Bootloader verwendet SRAM 2 KB EEPROM 1 KB Taktgeschwindigkeit 16 MHz Abmessungen 18 x 33.3 mm Downloads Eagle files Schematics

Lesen (+) (–)

Das Elektor Arduino Nano MCCAB Trainingsboard enthält alle Bauteile (inkl. Arduino Nano), die für die Übungen des "Mikrocontroller-Praxiskurs für Arduino-Einsteiger" benötigt werden wie Leuchtdioden, Schalter, Taster, akustische Signalgeber usw. Auch externe Sensoren, Motoren oder Baugruppen können mit diesem Mikrocontroller-Übungssystem abgefragt oder gesteuert werden. Technische Daten (Arduino Nano Trainingsboard MCCAB) Stromversorgung Über die USB-Verbindung des zur Erstellung der Programme sowieso angeschlossenen PCs oder ein externes Netzteil (nicht im Lieferumfang enthalten) Betriebsspannung +5 Vcc Eingangsspannung Alle Eingänge 0 V bis +5 V VX1 und VX2 +8 V bis +12 V (nur bei Verwendung eines externen Netzteils) Mikrocontrollermodul Arduino Nano Hardwareperipherie LCD 2x16 Zeichen Potenziometer P1 & P2 JP3: Auswahl der Betriebsspannung von P1 & P2 Verteiler SV4: Verteiler für die BetriebsspannungenSV5, SV6: Verteiler für die Ein-/Ausgänge des Mikrocontrollers Schalter und Taster RESET-Taster auf dem Arduino Nano-Modul6x Tastschalter K1 … K66x Schiebeschalter S1 … S6JP2: Verbindung der Schalter mit den Eingängen des Mikrocontrollers Summer Piezo-Summer Buzzer1 mit Steckbrücke auf JP6 Leuchtanzeigen LED L auf dem Arduino Nano-Modul, verbunden mit GPIO D1311x LED: Zustandsanzeige für die Ein-/AusgängeJP6: Verbindung der LEDs LD10 … LD20 mit den GPIOs D2 … D12 Serielle SchnittstellenSPI & I²C JP4: Auswahl des Signals an Pin X der SPI-Steckerleiste SV12SV9 bis SV12: SPI-Interface (3,3 V/5 V) bzw. I²C-Interface Schaltausgang für externe Geräte SV1, SV7: Schaltausgang (maximal +24 V/160 mA, extern zugeführt)SV2: 2x13 Pins zum Anschluss externer Module 3x3 LED-Matrix (9 rote LEDs) SV3: Spalten der 3x3 LED-Matrix (Ausgänge D6 … D8)JP1: Verbindung der Reihen mit den GPIOs D3 … D5 Software Library MCCABLib Steuerung der Hardware-Komponenten (Schalter, Taster, Leuchtdioden, 3x3 LED-Matrix, Summer) auf dem MCCAB Trainingsboard Betriebstemperatur bis +40 °C Abmessungen 100 x 100 x 20 mm Technische Daten (Arduino Nano) Mikrocontroller ATmega328P Architektur AVR Betriebsspannung 5 V Flashspeicher 32 KB, davon 2 KB vom Bootloader belegt SRAM 2 KB Taktfrequenz 16 MHz Analoge IN-Pins 8 EEPROM 1 KB DC-Strom pro I/O-Pin 40 mA an einem I/O-Pin, insgesamt maximal 200 mA an allen Pins gemeinsam Eingangsspannung 7-12 V Digitale I/O-Pins 22 (6 davon sind PWM-fähig) PWM-Ausgänge 6 Stromverbrauch 19 mA Abmessungen 18 x 45 mm Gewicht 7 g Lieferumfang 1x Elektor Arduino Nano Trainingsboard (MCCAB) 1x Arduino Nano

Lesen (+) (–)

All-in-One-Plattform für KI-Lernen und -Entwicklung im Bereich Edge Intelligence Dieses auf dem NVIDIA Jetson Orin Nano basierende KI-Starter-Kit ist eine vielseitige Plattform für Lernen, Entwicklung und praktische Experimente im Bereich Edge AI. Das für den Einsatz mit dem NVIDIA Jetson Orin Nano konzipierte Kit kombiniert ein 11,6-Zoll-IPS-Display, eine schwenk- und neigbare 8-Megapixel-Kamera sowie ein KI-gestütztes Sprachinteraktionssystem. Es umfasst 30 Funktionsmodule und 38 sorgfältig ausgearbeitete Python-Kurse, die vom Anfänger- bis zum Fortgeschrittenenniveau reichen. Die Kursinhalte decken Python-Grundlagen, Sensortechnologie, KI-basierte Bildverarbeitung (AI Vision) und Objekterkennung ab. Dank praktischer Schritt-für-Schritt-Übungen – von der grundlegenden Programmierung bis hin zu praxisnahen Computer-Vision-Anwendungen – bietet dieses Kit eine ideale Plattform für Schüler, Maker, Entwickler und alle, die sich mit künstlicher Intelligenz und Edge Computing beschäftigen möchten. Hinweis: Der NVIDIA Jetson Orin Nano ist nicht im Lieferumfang enthalten. Features Entwickelt für den NVIDIA Jetson Orin Nano KI-Sprachinteraktionsmodul 8-MP-Kamera mit Schwenk-Neige-Steuerung Unterstützt Objekt- und Gesichtserkennung (Tracking) Kein Löten oder aufwendige Verkabelung erforderlich Integriertes 11,6-Zoll-IPS-Display 30 Funktionsmodule 38 Schritt-für-Schritt-Python-Lektionen Erweiterungsschnittstellen für I²C, UART und GPIO Tragetasche im Lieferumfang enthalten Technische Daten Hauptprozessor Jetson Orin Nano Anzahl der Sensoren 30 Design des Sensor-Boards Integriertes Sensor-Board; kein Löten oder aufwendige Verkabelung erforderlich Bildschirm 11,6-Zoll-IPS-Bildschirm Bildschirmauflösung 1366 x 768 Kamera IMX219 8 MP Erweiterungsschnittstellen 2x I²C, 1x UART, 1x IO D13, 1x IO D12 Programmierumgebung Python-basiert Anzahl der Tutorials 38 kreative Tutorials Zielgruppe Schüler, Lehrkräfte, Hardware-Enthusiasten Anwendungsszenarien Ideal zum Erlernen der KI-Programmierung und der Grundlagen des Jetson Orin Nano Abmessungen 300 x 200 x 100 mm Modulliste Modul Anzahl Temperatur- und Feuchtigkeitssensor 1 Stk. Taster 4 Stk. Ultraschall-Abstandssensor 1 Stk. Lichtsensor 1 Stk. Linear-Potentiometer 1 Stk. Summer 1 Stk. LCD 1 Stk. Infrarot-Fernbedienung 1 Stk. Relais 1 Stk. NFC 1 Stk. PIR-Bewegungssensor 1 Stk. Joystick 1 Stk. 4-stelliges Display 1 Stk. LED 1 Stk. Mikrofon 1 Stk. Lautsprecher 1 Paar Vibrationsmotor 1 Stk. Berührungssensor 1 Stk. 8x8-RGB-Matrix 1 Stk. Luftdrucksensor 1 Stk. Neigungsschalter 1 Stk. Schrittmotor 1 Stk. Beschleunigungs- und Gyroskopsensor 1 Stk. Gassensor (MQ2) 1 Stk. Hall-Sensor 1 Stk. Drehgeber (Rotary Encoder) 1 Stk. Gabellichtschranke 1 Stk. NTC 1 Stk. Servo 2 Stk. Monokulare Kamera 1 Stk. Lieferumfang 1x Elecrow AI Starter Kit für Jetson Orin Nano 1x IR-Fernbedienung 1x NFC-Karte 1x 128 GB SD-Karte 1x 40-Pin-GPIO-Kabel 2x 22-Pin-FPC-Kabel 2x 24-Pin-FPC-Kabel 1x Jetson-DP- und USB-Adapterplatine Nicht enthalten NVIDIA Jetson Orin Nano Downloads Manual Wiki OpenClaw Install and Config Guide

Lesen (+) (–)

Dieser USB-Stick enthält eine Auswahl von über 300 Arduino-bezogenen Artikeln, die im Elektor-Magazin veröffentlicht wurden. Der Inhalt umfasst sowohl Hintergrundartikel als auch Projekte zu folgenden Themen: Software- und Hardware-Entwicklung: Tutorials zur Arduino-Softwareentwicklung mit der Arduino IDE, Atmel Studio, verschiedenen Shields und grundlegenden Programmierkonzepten. Lernen: Das Mikrocontroller-Bootcamp bietet einen strukturierten Einstieg in die Programmierung eingebetteter Systeme. Datenerfassung und -messung: Projekte wie ein 16-Bit-Datenlogger, ein Drehbank-Tachometer und ein AC-Netzanalyzer ermöglichen die Erfassung und Analyse von Echtzeitsignalen. Drahtlose Kommunikation: Erfahren Sie, wie man drahtlose Netzwerke implementiert, eine Android-Schnittstelle erstellt und effektiv mit Mikrocontrollern kommuniziert. Robotik und Automatisierung: Lernen Sie den Arduino Nano Robot Controller, unterstützende Automatisierungs-Boards sowie diverse Arduino-Shields zur Funktionserweiterung kennen. Selbstbauprojekte: Einzigartige DIY-Projekte wie Laserprojektion, eine Numitron-Uhr mit Thermometer, ein ELF-Empfänger, Theremino-Module und Touch-LED-Schnittstellen zeigen kreative Einsatzmöglichkeiten auf. Egal, ob Sie Einsteiger oder erfahrener Maker sind – diese Sammlung ist eine wertvolle Ressource zum Lernen, Experimentieren und Erweitern der Möglichkeiten mit Arduino.

Lesen (+) (–)

Dieses Bundle enthält das AI Fusion Lab Kit mit über 450 Komponenten sowie das Buch Physical AI mit Raspberry Pi und bietet einen umfassenden, praxisnahen Einstieg in KI, Elektronik und Python-Programmierung. Realisieren Sie praxisnahe Projekte, die Computer Vision, Sprachinteraktion, Sensoren, Motoren und Large Language Models miteinander verknüpfen. Das beiliegende Buch führt Sie Schritt für Schritt von der Einrichtung des Raspberry Pi und der Hardware-Steuerung bis hin zu fortgeschrittenen Anwendungen unter Einsatz von OpenCV, MediaPipe, YOLO, OpenAI-Diensten und lokalen Ollama-Modellen. SunFounder AI Fusion Lab Kit für Raspberry Pi (450+ Teile) Das AI Fusion Lab Kit verwandelt einen Raspberry Pi in eine umfassende Plattform zum Erlernen von künstlicher Intelligenz, Elektronik und Python-Programmierung. Es unterstützt die Modelle Raspberry Pi 5, 4B, 3B+, 3B und Zero 2 W sowie gängige KI-Modelle und -Dienste, darunter ChatGPT, Gemini, Grok, DeepSeek, Qwen, Doubao und Ollama. Dank Kamera, Pan-Tilt-HAT, 10-Achsen-Sensormodul, Mikrofon, Lautsprecher und elektronischen Komponenten ermöglicht das Kit den Bau interaktiver KI-Projekte, die Sprache, Bilderkennung, Bewegung und Sensordaten kombinieren. Es eignet sich für Anfänger, Schüler und Studierende, Maker sowie alle, die praktische KI-Anwendungen erkunden möchten. Multimodale KI-Projekte entwickeln Kombinieren Sie große Sprachmodelle (LLMs) mit Spracherkennung, Text-zu-Sprache-Ausgabe, Kamera-Bilderkennung, Sensoren und Breadboard-Schaltungen. Erstellen Sie Projekte, die hören, sprechen, sehen, reagieren und mit ihrer Umgebung interagieren können, während Sie gleichzeitig die Funktionsweise moderner KI-Systeme kennenlernen. KI-Bilderkennung und Objektverfolgung erkunden Nutzen Sie YOLO, OpenCV und MediaPipe, um Objekte, Farben, Gesichter und menschliche Bewegungen zu erkennen und zu verfolgen. Der motorisierte Pan-Tilt-HAT ermöglicht es der Kamera, Zielen automatisch zu folgen, und demonstriert so das Zusammenspiel von Computer Vision und Bewegungssteuerung. Sprach-KI mit dem Fusion HAT+ Das Fusion HAT+ vereinfacht die Hardware-Steuerung durch eine einheitliche Python-Bibliothek und unterstützt das sichere Herunterfahren des Raspberry Pi. Dank des integrierten Mikrofons und Lautsprechers lassen sich problemlos sprachgesteuerte Assistenten und andere KI-Anwendungen für die Mensch-Maschine-Interaktion entwickeln. Kompatibel mit Raspberry Pi 5, 4B, 3B+, 3B und Zero 2 W Unterstützt verschiedene cloudbasierte und lokale KI-Modelle Umfasst Kamera, Pan-Tilt-HAT, 10-DOF-Modul, Mikrofon und Lautsprecher Projekte zu den Themen Sprach-KI, Computer Vision, Sensorik und Elektronik Video-Tutorials, Dokumentation und Beispielcode Buch: Physical AI with Raspberry Pi Anhand des Raspberry Pi und des AI Fusion Lab Kits führt Sie dieses Buch Schritt für Schritt von den Grundlagen der Hardware-Anbindung bis hin zur Entwicklung intelligenter Systeme, die sehen, hören, sprechen und Entscheidungen treffen können. Ob Schüler, Lehrkraft, Maker oder Ingenieur – Sie sammeln wertvolle Erfahrungen durch Projekte, die darauf ausgelegt sind, sowohl Ihr Wissen als auch Ihr Selbstvertrauen zu stärken. Ausgehend von der Systemeinrichtung, der GPIO-Programmierung sowie dem Einsatz von Sensoren, Displays, Motoren und Automatisierungstechniken führt das Buch schrittweise in fortgeschrittene Themen ein, darunter Spracherkennung, Text-zu-Sprache-Synthese, dialogorientierte KI (Conversational AI), Objekterkennung und maschinelles Lernen. Dabei lernen Sie, sprachgesteuerte Geräte, intelligente Assistenten, Kamera-Tracking-Systeme, Lösungen zur Umweltüberwachung sowie KI-gestützte Embedded-Anwendungen zu entwickeln. Entdecken Sie moderne Technologien wie OpenAI-Dienste, lokale Large Language Models (via Ollama), OpenCV, MediaPipe und die Objekterkennung mit YOLO, während Sie praktische Erfahrungen mit realen Anwendungen aus den Bereichen Robotik, Industrieautomatisierung, Smart Devices und autonome Systeme sammeln. Sie erfahren, wie intelligente Software mit Sensoren, Kameras, Motoren und Displays interagieren kann, um Systeme zu schaffen, die auf natürliche Weise auf ihre Umgebung reagieren. Anstatt lediglich Code-Beispiele nachzuahmen, werden Sie dazu ermutigt, zu experimentieren sowie jedes Projekt individuell anzupassen und zu erweitern. Die in diesem Buch vermittelten Techniken und Fähigkeiten bilden eine solide Grundlage für zukünftige Innovationen, Rapid Prototyping, Forschung und Produktentwicklung. Wenn Sie bereit sind, über die klassische Elektronik hinauszugehen und die Zukunft intelligenter Embedded-Systeme zu erkunden, begleitet Sie dieses Buch auf jedem Schritt des Weges. Dieses Bundle enthält: SunFounder AI Fusion Lab Kit for Raspberry Pi (Einzelpreis: 100 €) Buch: Physical AI with Raspberry Pi (Einzelpreis: 45 €) Nicht enthalten Raspberry Pi

Lesen (+) (–)

Dieser komplette Mikrocontroller-Programmierkurs auf Basis des Arduino Uno umfasst ein Lehrbuch, ein Komponenten-Kit, praxisnahe Projekte sowie einen umfassenden Online-Kurs mit Simulationen. Er eignet sich ideal für das schrittweise Erlernen der Embedded-Programmierung mit Arduino anhand eines praktischen, hands-on Ansatzes. Eine praxisnahe Einführung in Embedded Systems mit dem Arduino Uno Dieser Kurs richtet sich an Personen ohne Vorkenntnisse im Bereich Embedded Systems, die einen strukturierten und beispielbasierten Einstieg suchen. Ein Kit bestehend aus LEDs und Widerständen, Schaltern, Sensoren und Aktoren, Displays, einem Breadboard und Kabeln sowie weiteren Komponenten ist enthalten. Diese werden im Kurs verwendet, um Beispielanwendungen zu veranschaulichen. Vorkenntnisse mit Arduino oder Embedded-Entwicklung sind nicht erforderlich. Jeder Abschnitt enthält praktische Beispiele und Mini-Projekte, die wichtige Konzepte festigen und zur weiteren Vertiefung anregen. Am Ende des Kurses werden Sie nicht nur in der Lage sein, die Beispiele nachzuvollziehen, sondern auch eigene Ideen und Anwendungen umzusetzen. Was werden Sie lernen? Mikrocontroller-Programmierung mit Arduino unter Verwendung des Uno R3 Boards Arbeiten mit digitalen Ein- und Ausgängen, Auslesen von Tastern und Encodern, Steuern von LEDs und Relais Auslesen analoger Eingänge, Spannungen und analoger Sensoren Erzeugung analoger Ausgangssignale und PWM Verwendung serieller Kommunikation wie UART, I²C und SPI zur Steuerung von Displays und zum Auslesen digitaler Sensoren und SD-Karten Zeitmanagement Arbeiten mit Interrupts Echtzeit-Sensordatenerfassung und Steuerung über Taster, LEDs und Displays Steuerung von Aktoren wie Relais und Servomotoren Für wen ist dieser Kurs geeignet? Studierende und Selbstlerner im Bereich Embedded Systems Makers und IoT-Enthusiasten, die ihre Hardware-Kenntnisse verbessern möchten Lehrkräfte und Trainer, die sofort einsetzbares Unterrichtsmaterial suchen Was ist im Lieferumfang enthalten? Zugang zum vollständigen Kurs auf der Elektor Academy Pro-Lernplattform Uno R3 Mikrocontroller-Board (+ USB-Kabel) Buch: Programming Microcontrollers in C/C++ Using Arduino Downloadbare Projektdateien für jedes Modul Komponenten-Set: 2× LED, rot, 5 mm LED, grün, 5 mm 3× Widerstand, 470 Ω, 0,25 W LDR Potentiometer, 10 kΩ, linear Taster Drehencoder-Modul Relaismodul DHT22 Feuchtigkeits- und Temperatursensor TM1637-kompatibles 4-stelliges 7-Segment-Display MPU-6050 IMU mit Stiftleisten SSD1306-kompatibles I²C OLED-Display Micro-SD-Kartenadapter mit Stiftleiste Buzzer SG90 Mikro-Servo ILI9341-kompatibles SPI 240×320 TFT-Display 20× Jumperkabel Breadboard Alle Programmierkurse (und Unterschiede im Inhalt) Kurs Arduino Raspberry Pi Pico with Arduino C/C++ ESP32 with Arduino C/C++ Raspberry Pi Pico with MicroPython ESP32 with MicroPython Online-Kurs Access to Arduino Course Access to Pico with Arduino C/C++ Course Access to ESP32 with Arduino C/C++ Course Access to Pico with MicroPython Course Access to ESP32 with MicroPython Course Board Uno R3 Raspberry Pi Pico ESP32 Raspberry Pi Pico ESP32 Buch Programming Microcontrollers in C/C++ Using Arduino Programming Microcontrollers in C/C++ Using Arduino Programming Microcontrollers in C/C++ Using Arduino Programming Microcontrollers in MicroPython Programming Microcontrollers in MicroPython Kit 40-teiliges Komponenten-Set 40-teiliges Komponenten-Set 40-teiliges Komponenten-Set 40-teiliges Komponenten-Set 40-teiliges Komponenten-Set

Lesen (+) (–)

Dieser vollständige Programmierkurs für den ESP32-Mikrocontroller umfasst ein Lehrbuch, ein Komponenten-Set, praxisnahe Projekte sowie einen umfassenden Online-Kurs mit Simulationen. Er eignet sich ideal für das schrittweise Erlernen der Embedded-System-Programmierung mit Arduino – mit einem praxisorientierten, hands-on Ansatz. Ein praxisnaher Einstieg in Embedded Systems mit dem ESP32 Dieser Kurs richtet sich an Personen ohne Vorkenntnisse im Bereich Embedded Systems, die einen strukturierten und beispielbasierten Einstieg suchen. Ein Kit bestehend aus LEDs und Widerständen, Schaltern, Sensoren und Aktoren, Displays, einem Breadboard und Kabeln sowie weiteren Komponenten ist enthalten. Diese werden im Kurs verwendet, um Beispielanwendungen zu veranschaulichen. Vorkenntnisse mit Arduino oder Embedded-Entwicklung sind nicht erforderlich. Jeder Abschnitt enthält praktische Beispiele und Mini-Projekte, die wichtige Konzepte festigen und zur weiteren Vertiefung anregen. Am Ende des Kurses werden Sie nicht nur in der Lage sein, die Beispiele nachzuvollziehen, sondern auch eigene Ideen und Anwendungen umzusetzen. Was werden Sie lernen? Programmierung des ESP32-Mikrocontrollers mit der Arduino IDE Arbeiten mit digitalen Ein- und Ausgängen, Auslesen von Tastern und Encodern, Steuern von LEDs und Relais Auslesen analoger Eingänge, Spannungen und analoger Sensoren Erzeugung analoger Ausgangssignale und PWM Verwendung serieller Kommunikation wie UART, I²C und SPI zur Steuerung von Displays und zum Auslesen digitaler Sensoren und SD-Karten Zeitmanagement Arbeiten mit Interrupts Echtzeit-Sensordatenerfassung und Steuerung über Taster, LEDs und Displays Steuerung von Aktoren wie Relais und Servomotoren Für wen ist dieser Kurs geeignet? Studierende und Selbstlerner im Bereich Embedded Systems Makers und IoT-Enthusiasten, die ihre Hardware-Kenntnisse verbessern möchten Lehrkräfte und Trainer, die sofort einsetzbares Unterrichtsmaterial suchen Was ist im Lieferumfang enthalten? Zugang zum vollständigen Kurs auf der Elektor Academy Pro-Lernplattform ESP32 Mikrocontroller-Board (+ USB-Kabel) Buch: Programming Microcontrollers in C/C++ Using Arduino Downloadbare Projektdateien für jedes Modul Komponenten-Set: 2× LED, rot, 5 mm LED, grün, 5 mm 3× Widerstand, 470 Ω, 0,25 W LDR Potentiometer, 10 kΩ, linear Taster Drehencoder-Modul Relaismodul DHT22 Feuchtigkeits- und Temperatursensor TM1637-kompatibles 4-stelliges 7-Segment-Display MPU-6050 IMU mit Stiftleisten SSD1306-kompatibles I²C OLED-Display Micro-SD-Kartenadapter mit Stiftleiste Buzzer SG90 Mikro-Servo ILI9341-kompatibles SPI 240×320 TFT-Display 20× Jumperkabel Breadboard Alle Programmierkurse (und Unterschiede im Inhalt) Kurs Arduino Raspberry Pi Pico with Arduino C/C++ ESP32 with Arduino C/C++ Raspberry Pi Pico with MicroPython ESP32 with MicroPython Online-Kurs Access to Arduino Course Access to Pico with Arduino C/C++ Course Access to ESP32 with Arduino C/C++ Course Access to Pico with MicroPython Course Access to ESP32 with MicroPython Course Board Uno R3 Raspberry Pi Pico ESP32 Raspberry Pi Pico ESP32 Buch Programming Microcontrollers in C/C++ Using Arduino Programming Microcontrollers in C/C++ Using Arduino Programming Microcontrollers in C/C++ Using Arduino Programming Microcontrollers in MicroPython Programming Microcontrollers in MicroPython Kit 40-teiliges Komponenten-Set 40-teiliges Komponenten-Set 40-teiliges Komponenten-Set 40-teiliges Komponenten-Set 40-teiliges Komponenten-Set

Lesen (+) (–)