Suchergebnisse für "raspberry OR pi OR ai OR hat OR plus OR 13 OR tops"

Mit diesem Praxis-Bundle können Sie echte Edge-AI-Anwendungen mit dem Raspberry Pi entwickeln Raspberry Pi AI HAT+ (13 TOPS) Das Raspberry Pi AI HAT+ ist eine Erweiterungsplatine für den Raspberry Pi 5, die einen integrierten Hailo AI-Beschleuniger enthält. Dieses Add-on bietet einen kostengünstigen, effizienten und leicht zugänglichen Ansatz für die Integration von leistungsstarken KI-Funktionen, mit Anwendungen in den Bereichen Prozesssteuerung, Sicherheit, Heimautomatisierung und Robotik. Das AI HAT+ wird über die PCIe Gen3-Schnittstelle des Raspberry Pi 5 angeschlossen. Wenn auf dem Raspberry Pi 5 eine aktuelle Version des Raspberry Pi OS läuft, erkennt es automatisch den integrierten Hailo-Beschleuniger und macht die neuronale Verarbeitungseinheit (NPU) für KI-Aufgaben verfügbar. Darüber hinaus unterstützen die im Raspberry Pi OS enthaltenen rpicam-apps Kameraanwendungen das KI-Modul nahtlos und nutzen die NPU automatisch für kompatible Nachbearbeitungsfunktionen. Raspberry Pi Camera Module 3 Raspberry Pi Camera Module 3 ist eine Kompaktkamera von Raspberry Pi. Es bietet einen IMX708 12-Megapixel-Sensor mit HDR und verfügt über einen Autofokus mit Phasenerkennung. Das Camera Module 3 ist in Standard- und Weitwinkelvarianten erhältlich, die beide mit oder ohne Infrarot-Sperrfilter erhältlich sind. Das Camera Module 3 kann sowohl Full-HD-Videos als auch Fotos aufnehmen und bietet einen HDR-Modus mit bis zu 3 MP. Sein Betrieb wird vollständig von der libcamera-Bibliothek unterstützt, einschließlich der schnellen Autofokus-Funktion des Camera Module 3: Dies macht es für Anfänger einfach zu bedienen und bietet gleichzeitig viel für fortgeschrittene Benutzer. Das Camera Module 3 ist mit allen Raspberry-Pi-Modellen kompatibel. Buch: Edge AI Made Practical – AI Projects for the Raspberry Pi with the AI HAT+ Edge-KI revolutioniert Alltagsgeräte, indem sie Intelligenz genau dort integriert, wo sie am wichtigsten ist: direkt in der Hardware. Dank On-Device-Inferenz kann eine Kamera Besucher sofort erkennen, ein Smartphone Sprache übersetzen, ohne Audio in die Cloud zu streamen, und ein Wearable Anomalien in Echtzeit erkennen – schnell, datenschutzfreundlich und zuverlässig, selbst wenn die Netzwerkverbindung ausfällt. Dieses Buch ist Ihr praktischer Leitfaden zum Bau solcher Systeme mit dem Raspberry Pi AI HAT+ und dem Hailo-8L-Beschleuniger. Sie beginnen mit den Grundlagen: Kernkonzepte von KI und maschinellem Lernen, Funktionsweise neuronaler Netze und die wesentlichen Unterschiede zwischen Edge AI und Cloud AI – sowie eine ehrliche Betrachtung ethischer Aspekte und zukünftiger Auswirkungen. Dieses Bundle enthält: Buch: Edge AI Made Practical Raspberry Pi AI HAT+ (13 TOPS) Raspberry Pi Camera Module 3 Aktiver Kühler für Raspberry Pi 5 FPC Display-Kabel für Raspberry Pi 5 (300 mm) Elektor Komponenten-Kit 40-poliger GPIO-Header Ampelmodul Rote LED, 5 V, mit integriertem Widerstand Gelbe LED, 5 V, mit integriertem Widerstand Grüne LED, 5 V, mit integriertem Widerstand Blaue LED, 5 V, mit integriertem Widerstand Steckbrett (400 Tie-Points) 10 Dupont-Drähte (male-female) DHT22-Sensormodul Servomotor Erforderlich Raspberry Pi 5

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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

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AI Projects for the Raspberry Pi with the AI HAT+ Edge AI is transforming everyday devices by putting intelligence where it matters most: directly inside the hardware. With on-device inference, a camera can recognize a visitor instantly, a phone can translate speech without streaming audio to the cloud, and a wearable can detect anomalies in real time—fast, private, and reliable even when the network disappears. This book is your practical guide to building exactly those kinds of systems with the Raspberry Pi AI HAT+ and the Hailo-8L accelerator. You’ll start with clear foundations: core AI and machine-learning concepts, how neural networks work, and what truly distinguishes Edge AI from cloud AI—plus an honest look at ethical considerations and future impacts. Then it’s straight to hands-on physical computing. Step by step, you’ll set up Raspberry Pi OS, power and cooling, and develop in Python using the Thonny IDE. You’ll learn GPIO basics with lights and servos, mount the AI HAT+ hardware, install and verify the Hailo software stack, and connect the right camera—official modules or USB webcams, even multiple cameras. From your first pipeline to real projects, you’ll run person detection, pose estimation, segmentation, and depth estimation, then level up with YOLO object detection: smart alerts, guest counters, and custom extensions. You’ll even connect vision to motion by combining gesture recognition with servo-driven mechanisms, including a robotic arm. With troubleshooting tips, hardware essentials, and a practical Python refresher, this book turns Edge AI from buzzword into buildable reality.

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AI Projects for the Raspberry Pi with the AI HAT+ Edge AI is transforming everyday devices by putting intelligence where it matters most: directly inside the hardware. With on-device inference, a camera can recognize a visitor instantly, a phone can translate speech without streaming audio to the cloud, and a wearable can detect anomalies in real time—fast, private, and reliable even when the network disappears. This book is your practical guide to building exactly those kinds of systems with the Raspberry Pi AI HAT+ and the Hailo-8L accelerator. You’ll start with clear foundations: core AI and machine-learning concepts, how neural networks work, and what truly distinguishes Edge AI from cloud AI—plus an honest look at ethical considerations and future impacts. Then it’s straight to hands-on physical computing. Step by step, you’ll set up Raspberry Pi OS, power and cooling, and develop in Python using the Thonny IDE. You’ll learn GPIO basics with lights and servos, mount the AI HAT+ hardware, install and verify the Hailo software stack, and connect the right camera—official modules or USB webcams, even multiple cameras. From your first pipeline to real projects, you’ll run person detection, pose estimation, segmentation, and depth estimation, then level up with YOLO object detection: smart alerts, guest counters, and custom extensions. You’ll even connect vision to motion by combining gesture recognition with servo-driven mechanisms, including a robotic arm. With troubleshooting tips, hardware essentials, and a practical Python refresher, this book turns Edge AI from buzzword into buildable reality.

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Verbessern Sie Ihren Raspberry Pi 5 mit dem Pironman 5, der aus robustem Aluminium, hervorragender Kühlung, NVMe M.2 SSD-Unterstützung, OLED-Display, RGB-Beleuchtung, Standard-HDMI-Anschlüssen x2 und einem sicheren Netzschalter besteht. Es ist perfekt für NAS, Home Assistant, Medien- und Game Center. Der Pironman 5 ist nicht nur ein Gehäuse, sondern ein Upgrade, das Ihren Raspberry Pi 5 in ein leistungsstarkes, effizientes und elegantes Gerät verwandelt. Der Pironman 5 enthält das Pi 5 NVMe PIP (PCIe Peripheral Board), eine PCIe-Adapterplatine, die speziell für NVMe-Solid-State-Laufwerke entwickelt wurde. Dieses Board unterstützt vier Größen von NVMe-SSDs: 2230, 2242, 2260 und 2280, die alle in einem M.2-M Key-Steckplatz installiert werden können. Die Verbindung ist für Gen 2.0-Geschwindigkeiten (5 GT/Sek.) zertifiziert, kann jedoch für eine schnellere Leistung auf Gen 3.0 (10 GT/Sek.) erzwungen werden. Erweiterbarer NVMe M.2 SSD-Steckplatz Steigern Sie die Leistung Ihres Raspberry Pi 5 mit dem NVMe M.2 SSD-Steckplatz des Pironman 5, der mehrere Größen (2230, 2242, 2260, 2280) für mehr Speicher und schnellere Systemreaktionen unterstützt. Erweitertes Kühlsystem Halten Sie Ihren Raspberry Pi 5 kühl und stilvoll mit dem Tower-Kühler und den zwei RGB-Lüftern des Pironman 5, der mit Staubfiltern für einen langlebigen, wartungsarmen Betrieb ausgestattet ist. OLED-Display für sofortige Einblicke Der Pironman 5 verfügt über ein 0,96" OLED-Display, das sofortige Updates zu CPU- und RAM-Auslastung, Temperatur, IP-Adresse und mehr bietet. Verbesserte Funktionalität und Sicherheit Der Pironman 5 sichert Ihren Raspberry Pi 5 mit Funktionen wie sicherem Herunterfahren, anpassbaren RGB-LEDs, HDMI-Anschlüssen, einem IR-Empfänger und einem externen GPIO-Extender und verbessert so die Funktionalität und Konnektivität. Features Raspberry Pi 5 Mini-PC 0,96-Zoll-OLED-Display, das CPU-Auslastung, Temperatur, Festplattennutzung, IP-Adresse, RAM-Auslastung usw. des Raspberry Pi anzeigt. Der Tower-Kühler kann einen Pi mit 100% CPU-Last auf 39°C bei 25°C Raumtemperatur kühlen. 2 RGB-Lüfter mit GPIO-Steuerung 1 PWM-Lüfter am Tower Cooler wird vom Raspberry Pi-System gesteuert. Unterstützt vier (PCIe Gen 2.0 / PCIe Gen 3.0) NVMe M.2 SSD-Größen: 2230, 2242, 2260 und 2280. 4 adressierbare WS2812 RGB-LEDs beleuchten das gesamte Gehäuse mit einem coolen Lichteffekt IR-Empfänger für Multimedia-Center wie Kodi oder Volumio Retro-Einschaltknopf aus Metall für sicheres Ausschalten Externer GPIO-Extender mit Pin-Namensschild für einfachen Zugriff Ausgestattet mit einem federbelasteten Sockel zum einfachen Entfernen der Karte Aluminium-Hauptgehäuse mit durchsichtiger Acryl-Seitenwand Verfügt über zwei Standard-HDMI-Anschlüsse Downloads Dokumentation

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A Beginner's Guide to AI and Edge Computing Artificial Intelligence (AI) is now part of our daily lives. With companies developing low-cost AI-powered hardware into their products, it is now becoming a reality to purchase AI accelerator hardware at comparatively very low costs. One such hardware accelerator is the Hailo module which is fully compatible with the Raspberry Pi 5. The Raspberry Pi AI Kit is a cleverly designed hardware as it bundles an M.2-based Hailo-8L accelerator with the Raspberry Pi M.2 HAT+ to offer high speed inferencing on the Raspberry Pi 5. Using the Raspberry Pi AI Kit, you can build complex AI-based vision applications, running in real-time, such as object detection, pose estimation, instance segmentation, home automation, security, robotics, and many more neural network-based applications. This book is an introduction to the Raspberry Pi AI Kit, and it is aimed to provide some help to readers who are new to the kit and wanting to run some simple AI-based visual models on their Raspberry Pi 5 computers. The book is not meant to cover the detailed process of model creation and compilation, which is done on an Ubuntu computer with massive disk space and 32 GB memory. Examples of pre-trained and custom object detection are given in the book. Two fully tested and working projects are given in the book. The first project explains how a person can be detected and how an LED can be activated after the detection, and how the detection can be acknowledged by pressing an external button. The second project illustrates how a person can be detected, and how this information can be passed to a smart phone over a Wi-Fi link, as well as how the detection can be acknowledged by sending a message from the smartphone to your Raspberry Pi 5.

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Comprehensive Book-Hardware Bundle for the RP2040 Microcontroller with over 80 Projects Unlock the potential of modern controller technology with the Raspberry Pi Pico in this bundle. Perfect for both beginners and experienced users, the easy-to-follow guide takes you from the basics of electronics to the complexities of digital signal processing. With the Raspberry Pi Pico, the dedicated hardware kit and MicroPython programming, you will learn the key principles of circuit design, data collection, and processing. Get hands-on with over 80 projects like a stopwatch with an OLED display, a laser distance meter, and a servo-controlled fan. These projects are designed to help you apply what you've learned in real-world scenarios. The book also covers advanced topics like wireless RFID technology, object detection, and sensor integration for robotics. Whether you're looking to build your skills in electronics or dive deeper into embedded systems, this bundle is the perfect resource to help you explore the full potential of the Raspberry Pi Pico. Contents of the Bundle 1x Project Book (273 pages) 1x Smart Car Kit Electronic Parts 2x Solderless breadboard (400 holes) 1x Solderless breadboard (170 holes) 5x Colorful 5 mm LEDs (green, red, blue, yellow and white) 1x Laser transmitter 1x Passive buzzer 1x Micro USB cable (30 cm) 1x 65 Jumper wires 1x 20 cm male to female Dupont wire 1x Clear case 1x Magnet (diameter: 8 mm, thickness: 5 mm) 1x Rotary potentiometer 10x 2 KΩ resistors 2x M2.5x30 mm copper pillars 10x Phillips pan head screws 10x M2.5 nickel hex nuts 1x 2-inch dual-purpose screwdriver Modules 1x RGB module 1x 9G servo 1x Dual-axis XY joystick module 1x RC522 RFID module 1x 4 Bits digital LED display module 1x Traffic light display module 1x Rotary Encoder module 1x 1602 LCD Display module (Blue) 1x Photoresistor module 1x DC motor with male Dupont wire 1x Fan blade 1x Raindrops module 1x OLED module 1x Membrane switch keyboard 1x Mini magnetic spring module 1x Infrared remote control 1x Infrared receiver module 1x DC stepper motor driver board 1x Button Sensors 1x Vibration sensor 1x Soil moisture sensor 1x Sound sensor 1x Mini PIR motion sensor 1x Temperature & Humidity sensor 1x Flame sensor 2x Crash sensor 2x Tracking sensor 1x Ultrasonic sensor

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Program and Build Raspberry Pi 5 Based Ham Station Utilities with the RTL-SDR The RTL-SDR devices (V3 and V4) have gained popularity among radio amateurs because of their very low cost and rich features. A basic system may consist of a USB based RTL-SDR device (dongle) with a suitable antenna, a Raspberry Pi 5 computer, a USB based external audio input-output adapter, and software installed on the Raspberry Pi 5 computer. With such a modest setup, it is possible to receive signals from around 24 MHz to over 1.7 GHz. This book is aimed at amateur radio enthusiasts and electronic engineering students, as well as at anyone interested in learning to use the Raspberry Pi 5 to build electronic projects. The book is suitable for both beginners through experienced readers. Some knowledge of the Python programming language is required to understand and eventually modify the projects given in the book. A block diagram, a circuit diagram, and a complete Python program listing is given for each project, alongside a comprehensive description. The following popular RTL-SDR programs are discussed in detail, aided by step-by-step installation guides for practical use on a Raspberry Pi 5: SimpleFM GQRX SDR++ CubicSDR RTL-SDR Server Dump1090 FLDIGI Quick RTL_433 aldo xcwcp GPredict TWCLOCK CQRLOG klog Morse2Ascii PyQSO Welle.io Ham Clock CHIRP xastir qsstv flrig XyGrib FreeDV Qtel (EchoLink) XDX (DX-Cluster) WSJT-X The application of the Python programming language on the latest Raspberry Pi 5 platform precludes the use of the programs in the book from working on older versions of Raspberry Pi computers.

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Technische Spezifikationen Zwei ARM Cortex-M0+ mit 133 MHz 264 kB On-Chip-SRAM in sechs unabhängigen Bänken Unterstützung für bis zu 16 MB Off-Chip-Flash-Speicher über dedizierten QSPI-Bus DMA-Steuerung Vollständig angeschlossene AHB-Crossbar Interpolator- und Integer-Teiler-Peripherie On-Chip programmierbarer LDO zur Erzeugung der Kernspannung 2x On-Chip-PLLs zur Erzeugung von USB- und Kerntakten 30x GPIO-Pins, von denen 4 als Analogeingänge verwendet werden können  Peripheriegeräte 2x UARTs 2x SPI-Steuerungen 2x I²C-Steuerungen 16x PWM-Kanäle USB 1.1-Controller und PHY, mit Host- und Geräteunterstützung 8x PIO-Zustandsmaschinen Was Sie erhalten 10x nackte RP2040-Chips

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Raspberry Pi-basierter Eyecatcher Eine handelsübliche Sanduhr zeigt nur, wie die Zeit verrinnt. Dagegen zeigt diese Raspberry Pi Pico-gesteuerte Sanduhr die genaue Uhrzeit an, indem die vier Ziffern für Stunde und Minute in die Sandschicht „eingraviert“ werden. Nach einer einstellbaren Verzögerung wird der Sand durch zwei Vibrationsmotoren flachgedrückt und der Zyklus beginnt von vorne. Das Herzstück der Sanduhr sind zwei Servomotoren, die über einen Pantographenmechanismus einen Schreibstift antreiben. Ein dritter Servomotor hebt den Stift auf und ab. Der Sandbehälter ist mit zwei Vibrationsmotoren ausgestattet, um den Sand zu glätten. Der elektronische Teil der Sanduhr besteht aus einem Raspberry Pi Pico und einer RTC/Treiberplatine mit Echtzeituhr, plus Treiberschaltungen für die Servomotoren. Eine ausführliche Bauanleitung steht zum Download bereit. Features Abmessungen: 135 x 110 x 80 mm Bauzeit: ca. 1,5 bis 2 Stunden Lieferumfang 3x vorgeschnittene Acrylplatten mit allen mechanischen Teilen 3x Mini-Servomotoren 2x Vibrationsmotoren 1x Raspberry Pi Pico 1x RTC/Treiberplatine mit montierten Teilen Muttern, Bolzen, Abstandshalter und Drähte für die Baugruppe Feinkörniger weißer Sand

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