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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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Diese Ausgabe steht allen GOLD- und GREEN-Mitgliedern auf der ElektorMagazine-Website zum Download bereit! Sie sind noch kein Mitglied? Hier klicken! Die Open-Source-Prozessorarchitektur RISC-V16 Boards und MCUs, die Sie kennen sollten Audio-Player mit FPGA und EqualizerTeil 1. Digitale Audiosignale mischen mit einem MKR Vidor 4000 von Arduino Laserkopf für Pico-basierte SanduhrZeichnen mit Licht Nehmen Sie teil am STM32 Edge AI Contest! Umweltüberwachung von Pflanzen mit mehreren SensorenDrahtlose Messung der Wasserversorgung und Lichtverhältnisse Maixduino: Automatischer KI-TüröffnerGesichtserkennung mit einer Kamera Embedded-Elektronik 2024KI wird die Branche neu definieren Ladungsbasiertes In-Memory Compute bei EnCharge AI KI-Inferencing bei 10-fach geringerer Leistungsaufnahme zu 20-fach geringeren Kosten Click-Board hilft bei der Entwicklung und dem Training von ML-Modellen für die Schwingungsanalyse Der Elektor Mini-WheelieEin Bausatz für einen selbstbalancierenden Roboter MCU, ich sehe dich!MCUViewer, ein Open-Source-Multiplattform-Debugging-Werkzeug USB-2.0-IsolatorGeräte galvanisch isoliert per USB verbinden Eingriff vor dem SchadenPredictive Maintenance in der Praxis SPoE - Elektromagnetische VerträglichkeitSingle-Pair mit Power-over-Ethernet im EMV-Fokus Retro-TechnikWie das Farbfernsehen eine neue Welt schuf EKG-MonitorMit Hexabitz-Modulen und einem STM32CubeMonitor Der Kampf um KI at the Edge HaLow erreicht Rekorddistanz von 16 km für WLAN bei 900 MHz Erster CHERI RISC-V-Embedded Chip und Early Access Programm Die dritte Generation der Waldbrandfrüherkennung nutzt Satellitenverbindungen Aus dem Leben gegriffenDie Qual der Wahl Aller Anfang......ist nicht schwer: Wir setzen die Filterung und Klangregelung fort. Riesen-LED-UhrNeuauflage eines Elektor-Klassikers Ein modularer Ansatz für die SensorprüfungDas Sensor Evaluation Board mit ESP32-S3 2025: Eine Odyssee in die KIDer Aufstieg der Basismodelle und ihre Rolle bei der Demokratisierung der KImocratizing AI Standalone MIDI-Synthesizer mit Raspberry PTeil 1: Eine Plattform für Edge-KI-Experimente vorbereiten Projekt 2.0Korrekturen, Updates und Leserbriefe CPU, GPU, DSP, FPGA; ein universeller KI-RISC-V-Prozessor kann alles! CEO-Interview: Ventivas dünne und kühle Technologie Dual-Core-Programmierung beim Raspberry Pi PicoEinstieg in die Welt der parallelen Programmierung

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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 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 €)

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Dieses Bundle enthält alles, was Sie brauchen, um direkt mit dem XIAO ESP32-C3 Development Board loszulegen. Lernen Sie die Grundlagen des ESP32-C3 kennen und entwickeln Sie praktische Projekte mit Wi-Fi, Bluetooth, Sensoren, Displays, PWM, Deep Sleep und vielem mehr. Buch: Build Smart Projects with the XIAO ESP32-C3 Board Das XIAO ESP32-C3 Board kombiniert den ultrakompakten Formfaktor der XIAO-Serie mit den umfangreichen Funktionen des ESP32-C3-Chips, einschließlich integriertem Wi-Fi und Bluetooth 5.0. Dieses Buch ist ein umfassender, praxisorientierter Leitfaden, mit dem Sie das Potenzial dieses leistungsstarken und dennoch preisgünstigen Development Boards voll ausschöpfen können. Der Autor führt die Leser von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Projekten. Angefangen beim Blinken und Dimmen von LEDs geht es weiter mit ADC und PWM für die präzise Anbindung von Sensoren und PWM-gesteuerte Lichteffekte, bevor praktische Anwendungen aus der realen Welt umgesetzt werden, darunter: Eine Wi-Fi-Wetterstation mit OLED-Display und aktuellen Online-Wetterdaten Ein Ultraschall-Einparkassistent mit akustischer Rückmeldung Eine Kühlschrank-Messsonde mit Klimasensoren und Deep Sleep für jahrelangen Batteriebetrieb Ein Retro-Pong-Spiel, das berührungslos per Sensor gesteuert wird Eine mikrofonbasierte Party-App, die auf Klatschen reagiert Und vieles mehr: Lichtsteuerung, Reaktionszeitmessung, Netzfrequenzanalyse, Bodenfeuchtemessung, LED-Ambientebeleuchtung und 7-Segment-Anzeigen Seeed Studio XIAO ESP32C3 Das Seeed Studio XIAO ESP32C3 ist mit einem hochintegrierten ESP32-C3-Chip ausgestattet, der auf einem 32-Bit-RISC-V-Prozessor mit vierstufiger Pipeline basiert und mit bis zu 160 MHz arbeitet. Das Board verfügt über ein hochintegriertes ESP32-C3-SoC. Der Chip ist mit einem vollständigen 2,4-GHz-Wi-Fi-Subsystem ausgestattet und unterstützt damit den Station-Modus, SoftAP-Modus, SoftAP-&-Station-Modus sowie den Promiscuous-Modus für unterschiedliche Wi-Fi-Anwendungen. Gleichzeitig arbeitet er äußerst energieeffizient und unterstützt Bluetooth 5 sowie Bluetooth Mesh. Mit 400 KB SRAM und 4 MB Flash bietet der Chip ausreichend Speicherplatz für Programme und eröffnet zahlreiche Möglichkeiten für IoT-Steuerungsanwendungen. Anwendungen Internet der Dinge (IoT) Wearables Gesundheitsüberwachung Bildung Energiesparende Netzwerke Schnelle Prototypenentwicklung Technische Daten Processor ESP32-C3 SoC RISC-V single-core 32-bit chip processor with a four-stage pipeline that operates at up to 160 MHz Wireless Complete 2.4GHz Wi-Fi subsystem Bluetooth Low Energy 5.0/ Bluetooth Mesh On-chip Memory 400 KB SRAM & 4 MB Flash Interface 1x UART, 1x I²C, 1x SPI, 11x GPIO (PWM), 4x ADC 1x Reset button, 1x Boot button Power (Typ.) Max 3.3 V Output Current: 500 mA Test Condition: BAT Pin Input @ 3.8 V Source Capability: 3 A Charging current: 380 mA(Fast) / 40 mA(Trickle) Input voltage (VIN): 5 VInput voltage (BAT): 3.7 V Deep Sleep Power Consumption Deep Sleep Mode: 44 μA Wi-Fi Enabled Power Consumption Active Mode: 75 mA Modem-sleep Mode: 25 mA Light-sleep Mode: 4 mA BLE Enabled Power Consumption Modem-sleep Mode: 27 mA Light-sleep Mode: 10 mA Dimensions 21 x 17.8 mm Lieferumfang 1x Seeed Studio XIAO ESP32C3 1x Antenne 2x 7-Pin-Header Downloads Wiki Datasheet Dieses Bundle enthält: Buch: Build Smart Projects with the XIAO ESP32-C3 Board (Einzelpreis: 35 €) Board: Seeed Studio XIAO ESP32C3 (Einzelpreis: 10 €)

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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

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Über 180 Projekte mit Raspberry Pi, Pico W, Arduino und ESP32 Dieses Bundle enthält das Universal Maker Sensor Kit mit zahlreichen Sensoren, Aktoren, Displays und Motoren. Es eignet sich perfekt für Umweltüberwachung, Smart-Home-Projekte, Robotik und Gamecontroller. Das neue Elektor-Buch beschreibt die Entwicklung zahlreicher Projekte mit dem Kit und den beliebten Entwicklungsboards Raspberry Pi, Raspberry Pi Pico W, Arduino Uno und der ESP32-Familie. Sie können jedes dieser Entwicklungsboards für Ihre Projekte auswählen und die bereitgestellten Programme entweder unverändert verwenden oder an Ihre Anwendungen anpassen. Dieses Bundle enthält: Buch: Universal Maker Sensor Kit (Einzelpreis: 45 €) Universal Maker Sensor Kit für Raspberry Pi, Pico W, Arduino, ESP32 (Einzelpreis: 70 €) Buch: Universal Maker Sensor Kit Lernen Sie, mehr als 35 Sensoren und Aktoren mit C++, Python und MicroPython zu verwenden Dieses Buch enthält über 180 Projekte für alle vier wichtigen Entwicklungsboards (Arduino, Raspberry Pi, Pico W und ESP32). Je nach Entwicklungsboard sind Projekte in den Programmiersprachen C, Python oder MicroPython verfügbar. Die Projekttitel, Kurzbeschreibungen, Schaltpläne und vollständigen Programmlisten sind zusammen mit ihren detaillierten Beschreibungen im Buch aufgeführt. Universal Maker Sensor Kit (für Raspberry Pi, Pico W, Arduino, ESP32) Entdecken Sie grenzenlose Kreativität mit dem Universal Maker Sensor Kit, das für Raspberry Pi, Pico W, Arduino und ESP32 entwickelt wurde. Dieses vielseitige Kit ist mit gängigen Entwicklungsplattformen kompatibel, darunter Arduino Uno R4 Minima/WiFi, Uno R3, Mega 2560, Raspberry Pi 5, 4, 3B+, 3B, Zero, Pico W und ESP32. Mit über 35 Sensoren, Aktoren und Displays eignet es sich perfekt für Projekte von Umweltüberwachung und Smart-Home-Automatisierung bis hin zu Robotik und interaktivem Gaming. Schritt-für-Schritt-Tutorials in C/C++, Python und MicroPython führen Anfänger und erfahrene Maker gleichermaßen durch 169 spannende Projekte. Features Umfassende Kompatibilität: Vollständige Unterstützung für Arduino (Uno R3, Uno R4 Minima/WiFi, Mega 2560), Raspberry Pi (5, 4, 3B+, 3B, Zero, Pico W) und ESP32. Dies ermöglicht umfassende Flexibilität auf zahlreichen Entwicklungsplattformen. Enthält Anleitungen für 169 Projekte. Umfassende Komponenten: Mehr als 35 Sensoren, Aktoren und Anzeigemodule für vielfältige Projekte wie Umweltüberwachung, Smart Home-Automatisierung, Robotik und interaktive Spielesteuerungen. Ausführliche Tutorials: Klare Schritt-für-Schritt-Anleitungen für Arduino, Raspberry Pi, Pico W, ESP32 und alle enthaltenen Komponenten. Es stehen Tutorials in C/C++, Python und MicroPython zur Verfügung, die sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Maker geeignet sind. Für alle Kenntnisstufen geeignet: Bietet strukturierte Projekte, die Benutzer nahtlos vom Anfänger zum Fortgeschrittenen in Elektronik und Programmierung führen und so Kreativität und technisches Know-how fördern. Lieferumfang des Kits Breadboard Tastenmodul Kapazitives Bodenfeuchtemodul Flammensensormodul Gas-/Rauchsensormodul (MQ2) Gyroskop & Beschleunigungssensormodul (MPU6050) Hall-Sensormodul Infrarot-Geschwindigkeitssensormodul IR-Hindernisvermeidungssensormodul Joystickmodul PCF8591 ADC/DAC-Wandlermodul Fotowiderstandsmodul PIR-Bewegungssensormodul (HC-SR501) Potentiometermodul Pulsoximeter- und Herzfrequenzsensormodul (MAX30102) Regentropfenerkennungsmodul Echtzeituhrmodul (DS1302) Drehgebermodul Temperatursensormodul (DS18B20) Temperatur- und Feuchtigkeitssensormodul (DHT11) Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Drucksensor (BMP280) Time-of-Flight-Mikro-LIDAR-Distanzsensor (VL53L0X) Berührungssensormodul Ultraschallsensormodul (HC-SR04) Vibrationssensormodul (SW-420) Wasserstandssensormodul I²C LCD 1602 OLED-Displaymodul (SSD1306) RGB-LED-Modul Ampelmodul 5-V-Relaismodul Kreiselpumpe L9110-Motortreibermodul Passives Summermodul Servomotor (SG90) TT-Motor ESP8266 Modul JDY-31 Bluetooth-Modul Stromversorgungsmodul Dokumentation Online-Tutorial

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Build Your Own RISC-V ControllerFirst Steps with the NEORV32 RISC-V Softcore for Low-Cost FPGAs How to Use Arduino’s Serial PlotterPlotting Graphs With Arduino Is Easy CLUE from AdafruitA Smart Solution for IoT Projects Buffer Board for the Raspberry Pi 400Protect the I/Os Raspberry Pi RP2040 Boards Aplenty A Handbook on DIY Electronic Security and EspionageSRAM Heated or Deep-Frozen Component IdentificationTips & Tricks, Best Practices and Other Useful Information DIY Touchless Light Switch Starting out in ElectronicsMatching and Transforming What’s New in Embedded Development?Rust and Keeping IoT Deployments Updated Infographics How the Industrial and Automotive Sectors Will Benefit from 5G Moving Coil RelaysPeculiar Parts, the series HomeLab ToursEverything Revolves Around the Tools... Understanding the Neurons in Neural Networks (Part 4)Embedded Neurons Magnetic Levitation the Very Easy WayThe Third and Most Compact Version PLC Programming with the Raspberry Pi and the OpenPLC ProjectVisualization of PLC Programs with AdvancedHMI From Life's ExperiencePack Up and Leave Under Your RadarMicrocontrollers You Should Know About Monitor and Debug Over the AirA Solution for Arduino, ESP32 and Co. Portable Temperature- and Humidity-Measuring DeviceUsing Ready-Made Modules Lithium Battery Pack RepairSave Money + More Power! GUIs with PythonMeme-Generator Three Questions to Build OnWhy, What, and Who? HexadokuThe Original Elektorized Sudoku

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Der Joy-Pi Advanced ist ein kompaktes und leistungsstarkes Gerät, welches Ihnen ermöglicht, Ihre Projekte schnell und einfach zu realisieren. Egal, ob Sie bereits viel Erfahrung haben, oder noch so gut wie gar keine – mit dem Joy-Pi Advanced können Sie Ihrer Kreativität freien Lauf lassen. Dank der Kompatibilität mit einer Vielzahl von Plattformen, einschließlich Raspberry Pi, Raspberry Pi Pico, Arduino Nano, BBC micro:bit und NodeMCU ESP32, können Sie einfach und schnell auf Ihre bevorzugte Plattform zugreifen. Darüber hinaus bietet der Joy-Pi Advanced mehr als 30 Stationen, Lektionen und Module, die Ihnen eine unbegrenzte Vielzahl an Möglichkeiten bieten, um Ihre Projekte zu realisieren. Mit der eigenentwickelten Lernzentrale, können Sie nicht nur Ihre Fähigkeiten verbessern, sondern auch neue Projekte erstellen. Die Lernzentrale bietet eine Fülle an Informationen und Tutorials, die Sie Schritt für Schritt durch Ihre Projekte führen. Joy-Pi Advanced zeichnet sich insbesondere durch seine intelligenten Schaltereinheiten aus, die eine erweiterte Nutzung der verfügbaren Pins erlauben. Dabei sind insgesamt drei Schaltereinheiten integriert, jede mit 12 einzelnen Schaltern ausgestattet, die für eine präzise Steuerung der verbundenen Sensoren und Module sorgen. Dieses System löst das bekannte Problem der begrenzten Pin-Anzahl, das bei herkömmlichen Mikrocontrollern auftritt. Die Schaltereinheiten ermöglichen es Ihnen, eine Vielzahl von Sensoren und Modulen parallel zu betreiben, indem sie einzeln ein- und ausgeschaltet werden können. Dadurch wird eine Mehrfachbelegung der Pins simuliert, die es Ihnen ermöglicht, die volle Leistungsfähigkeit Ihrer Projekte auszuschöpfen, ohne Kompromisse bei der Funktionalität eingehen zu müssen. Durch der Kombination von innovativen Adapterplatinen und dem micro:bit-Slot erreicht man eine nahtlose Kompatibilität mit einer Vielzahl von Mikrocontrollern wie Raspberry Pi Pico, NodeMCU ESP32, micro:bit und Arduino Nano. Die speziell entwickelten Adapterplatinen sind so konzipiert, dass sie perfekt auf den jeweiligen Mikrocontroller abgestimmt sind. Durch das Aufstecken des Mikrocontrollers auf die passende Adapterplatine und das anschließende Einstecken in den micro:bit-Slot wird der Joy-Pi Advanced schnell und unkompliziert mit den unterschiedlichen Mikrocontrollern kompatibel. Dies ermöglicht eine nahtlose Integration Ihrer bevorzugten Plattform und die Möglichkeit, die Stärken der verschiedenen Mikrocontroller in Ihren Projekten zu kombinieren. Auf diese Weise können Sie sich voll und ganz auf Ihre kreativen Projekte konzentrieren, ohne sich Gedanken über die Kompatibilität verschiedener Mikrocontroller machen zu müssen. Der Joy-Pi Advanced vereinfacht den Entwicklungsprozess und gibt Ihnen die Möglichkeit, Ihre Projekte flexibel und individuell zu gestalten. Features Hochintegrierte Entwicklungsplattform & Lernzentrale Schnelles, einfaches & kabelloses Kombinieren von verschiedensten Sensoren & Aktoren Einbaumöglichkeit für Raspberry Pi 4 Kompatibel mit verschiedensten Mikrocontrollern Eigenentwickelte, didaktische Lernplattform für Raspberry Pi & Windows Technische Daten Kompatibel mit Raspberry Pi 4, Arduino Nano, NodeMCU ESP32, BBC micro:bit, Raspberry Pi Pico Verbaute Sensoren, Aktoren & Komponenten 39 Lernplattform Über 40 Einträge in der Wissensdatenbank, 10 Projekte, 10 Lernaufgaben, 14 Visionen Displays 7-Segment Display, 16x2 Display, 1,8“ TFT Display, 0,96“ OLED Display, 8x8 RGB Matrix Sensoren DS18B20, Schock-Sensor, Hall-Sensor, Barometer, Sound-Sensor, Gyroskop, PIR-Sensor, Lichtschranke, NTC, Lichtsensor, 6x Touchsensor, Farb-Sensor, Ultraschall-Abstandssensor, DHT11 Temperatur- & Feuchtigkeitssensor Steuerung Joystick, 5x Schalter, Potentiometer, Drehencoder, 4x4 Button-Matrix, Relais, PWM-Lüfter Motoren Servo-Schnittstelle, Schrittmotor-Schnittstelle, Vibrationsmotor Mess- und Wandelmodule Analog-Digital Converter, Pegelwandler, Voltmeter, Variable Spannungsversorgung Sonstige Komponenten RTC Echtzeituhr, Buzzer, EEPROM-Speicher, Infrarot-Empfänger, Breadboard, RFID-Lesegerät Adapterboards Adapter für NodeMCU ESP32, Arduino Nano & Raspberry Pi Pico, Boardconnectoren für Raspberry Pi & Externe Boards Elektronische Komponenten Infrarot-Fernbedienung, RFID-Chip, RFID-Karte, 6x Krokodilklemmen, microSD-Karten-Lesegerät, Servomotor, Schrittmotor, 32 GB microSD-Karte Bauteile 40x Widerstände, 3x grüne LEDs, 3x gelbe LEDs, 3x rote LEDs, 1x Transistor, 5x Buttons, 1x Potentiometer, 2x Kondensatoren Weiteres Zubehör Schraubensortiment, Schraubendreher, Zubehör-Aufbewahrungstasche, Netzgerät & Netzkabel, Servohalterung Stromversorgung Verbautes Netzgerät: 36 W, 12 V, 3 A Gehäuseanschluss: Kleingeräte-Stecker C8 Spannungsausgänge 12 V, 5 V, 3,3 V, Variabler Spannungsausgang (2-11 V) Ausgeführte Datenbusse & Signalausgänge I²C, SPI, Analog-Digital-Wandler Batterie (RTC) CR2032 Abmessungen 327 x 200 x 52 mm Inbegriffen Raspberry Pi 4 (8 GB RAM) Downloads Joy-Pi Website Datenblatt Anleitung

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