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Arduino Tiny Machine Learning Kit, Entwicklungsboard + Kit
The Tiny Machine Learning Kit, combined with the exciting TinyML applications and the delivery of TinyML on microcontroller courses that are part of EDX's TinyML Learning (TinyML Learning) specialization, gives you all the tools you need to bring your ML vision to life!. The kit consists of a powerful board with a microcontroller and a variety of sensors (Arduino Nano 33 BLE Sense). The board can move, accelerate, rotate, temperature, humidity, Record air pressure, noise, gestures, proximity, color, and light intensity. The kit also includes a camera module (OV7675) and a custom Arduino protective shield that makes it easy to install your components and create your own unique TinyML project. You can investigate practical ML use cases with classical algorithms as well as deep neural networks operated with TensorFlow Lite Micro. This text is machine translated.
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Ähnliche Suchbegriffe für Arduino-Tiny-Machine-Learning
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Produkte zum Begriff Arduino-Tiny-Machine-Learning:
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ARD KIT TINYML - Arduino - Lern-Kit Tiny MachineIntelligentes Machine Learning mit Arduino, leicht erklärt! Haben Sie sich jemals gefragt, wie man ein kleines intelligentes Gerät baut, das auf Geräusche wie ein gesprochenes Schlüsselwort reagiert, Gesten wie das Schwenken eines Zauberstabs erkennt oder sogar Gesichter erkennt? Mit diesem fortschrittlichen Bausatz können Sie all das und noch viel mehr tun. Alles, was Sie tun müssen, ist, Ihr kleines Modell zu erstellen und zu programmieren und es dann mit der intuitiven Software zu trainieren. Universitätsstudenten können das Kit nutzen, um praktische Anwendungsfälle des maschinellen Lernens (ML) zu erforschen und dabei sowohl klassische Algorithmen als auch tiefe neuronale Netze mit TensorFlow Lite Micro zu verwenden. Das Kit beinhält... ...einen Arduino Nano 33 BLE Sense Lite ...diverse Sensoren für Beschleunigung, Temperatur, Luftdruck, Geräusche, Gesten und viele mehr ...ein Kameramodul (OV7675) ...ein angepasstes Shield um Ihre Komponenten zu verbinden ...ein USB-A auf USB-Micro Verbindungskabel Hinweis Für dieses Set gibt es keine Anleitung seitens Arduino, jedoch bietet die Harvard Universität kostenpflichtige englischsprachige Kurse zum Thema Machine Learning in Verbindung mit diesem Kit an. Externe Links https://www.edx.org/learn/tinyml/harvard-university-applications-of-tinyml https://www.edx.org/learn/tinyml/harvard-university-deploying-tinyml https://www.edx.org/certificates/professional-certificate/harvardx-tiny-machine-learning57,60 €*Versand: 5,95 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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VDM Support Vector Machine LearningDas Buch "Support Vector Machine Learning" von Jonathan Robinson bietet eine umfassende Untersuchung der Anwendung von Support Vector Machine (SVM) im Bereich der Bildkompression. Es werden Methoden vorgestellt, die sowohl im räumlichen als auch im Frequenzbereich arbeiten, wobei die sparsamen Eigenschaften des SVM-Lernens in den Kompressionsalgorithmen genutzt werden. Im Gegensatz zu klassischen radialen Basisfunktionsnetzwerken, bei denen die Topologie vor dem Training festgelegt werden muss, wählt ein SVM die minimal erforderliche Anzahl an Trainingspunkten als Zentren der Gaussschen Kernelfunktionen. Diese Eigenschaft bildet die Grundlage für die im Buch präsentierten Algorithmen zur Bildkompression. Es werden mehrere neuartige Algorithmen entwickelt, die SVM-Lernen nutzen, um sowohl die Farboberfläche direkt zu modellieren als auch Transformationskoeffizienten nach der Umwandlung in den Frequenzbereich zu modellieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kompression im Frequenzbereich effizienter ist und qualitativ bessere Ergebnisse liefert als das JPEG-Format.65,55 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Arduino AKX00032 Board Portenta Machine Control PortentaFügen Sie Industrial IoT-Funktionen zu eigenständigen Industriemaschinen hinzu. Die Portenta-Maschinensteuerung ist eine vollständig zentralisierte, stromsparende Industriesteuereinheit, die Geräte und Maschinen steuern kann. Sie kann mit dem Arduino-Framework oder anderen Embedded-Entwicklungsplattformen programmiert werden. Dank ihrer Rechenleistung ermöglicht die Portenta Machine Control eine breite Palette von Anwendungsfällen für vorausschauende Wartung und KI. Sie ermöglicht die Erfassung von Echtzeitdaten aus der Fabrikhalle und unterstützt die Fernsteuerung von Anlagen, auf Wunsch sogar über die Cloud. Die wichtigsten Vorteile sind: - Kürzere Time-To-Market - Neues Leben für bestehende Produkte - Zusätzliche Konnektivität für Überwachung und Steuerung - Individuelle Anpassung an Ihre Bedürfnisse, jeder E/A-Pin kann konfiguriert werden - Machen Sie Ihre Geräte intelligenter, um für die KI-Revolution gerüstet zu sein - Bietet Sicherheit und Robustheit von Grund auf - Eröffnen Sie neue Geschäftsmodelle (z. B. Service) - Interaktion mit Ihrer Anlage über eine fortschrittliche HMI - Modulares Design für Anpassung und Upgrades Die Portenta-Maschinensteuerung ermöglicht es Unternehmen, neue Business-as-a-Service-Modelle zu entwickeln, indem sie die Nutzung der Anlagen durch den Kunden für eine vorausschauende Wartung überwacht und wertvolle Produktionsdaten liefert. Die Arduino-Maschinensteuerung ermöglicht eine Soft-PLC-Steue312,73 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Machine Learning, Fachbücher von Alexander Jung
Das Buch "Machine Learning" von Alexander Jung bietet eine umfassende Einführung in die Prinzipien und Anwendungen des maschinellen Lernens (ML). In einer Zeit, in der ML in vielen wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Bereichen eine zentrale Rolle spielt, ist es entscheidend, die zugrunde liegenden Konzepte zu verstehen. Der Autor präsentiert ML als eine computergestützte Umsetzung wissenschaftlicher Prinzipien, die darauf abzielen, ein Modell eines datengenerierenden Phänomens kontinuierlich anzupassen. Dies geschieht durch die Minimierung von Verlusten, die aus den Vorhersagen resultieren. Das Buch vermittelt den Leserinnen und Lesern die Fähigkeit, verschiedene ML-Anwendungen und -Methoden zu analysieren, indem es die Aspekte Daten, Modell und Verlust in den Vordergrund stellt. Diese strukturierte Herangehensweise ermöglicht es, aus der Vielzahl an verfügbaren ML-Methoden die geeigneten auszuwählen und spezifische Designentscheidungen zu treffen, die für die Regularisierung, den Datenschutz und die Erklärbarkeit von Bedeutung sind.
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Machine Learning for Brain Disorders, Fachbücher
Das Buch "Machine Learning for Brain Disorders" bietet eine umfassende und aktuelle Übersicht über die methodologischen und anwendungsbezogenen Aspekte des maschinellen Lernens (ML) im Kontext von Gehirnerkrankungen. Es ist in fünf Teile gegliedert, die sich mit den Grundlagen des maschinellen Lernens, den verschiedenen Datentypen zur Charakterisierung von Gehirnerkrankungen, den Kernmethoden des maschinellen Lernens, der Validierung und den Datensätzen sowie den Anwendungen von ML in neurologischen und psychiatrischen Störungen befassen. Die Kapitel sind detailliert und bieten wertvolle Ratschläge von Fachleuten, die für erfolgreiche Ergebnisse in der Forschung unerlässlich sind. Dieses Buch richtet sich sowohl an Forschende und Studierende, die neu in diesem Bereich sind, als auch an erfahrene Wissenschaftler, die ihr Wissen vertiefen möchten. Es ist ein nützliches Nachschlagewerk für Personen aus verschiedenen Disziplinen, darunter Ingenieure, Informatiker, Neurologen, Psychiater, Radiologen und Neurowissenschaftler.
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ARD KIT TINYML - Arduino - Lern-Kit Tiny MachineIntelligentes Machine Learning mit Arduino, leicht erklärt! Haben Sie sich jemals gefragt, wie man ein kleines intelligentes Gerät baut, das auf Geräusche wie ein gesprochenes Schlüsselwort reagiert, Gesten wie das Schwenken eines Zauberstabs erkennt oder sogar Gesichter erkennt? Mit diesem fortschrittlichen Bausatz können Sie all das und noch viel mehr tun. Alles, was Sie tun müssen, ist, Ihr kleines Modell zu erstellen und zu programmieren und es dann mit der intuitiven Software zu trainieren. Universitätsstudenten können das Kit nutzen, um praktische Anwendungsfälle des maschinellen Lernens (ML) zu erforschen und dabei sowohl klassische Algorithmen als auch tiefe neuronale Netze mit TensorFlow Lite Micro zu verwenden. Das Kit beinhält... ...einen Arduino Nano 33 BLE Sense Lite ...diverse Sensoren für Beschleunigung, Temperatur, Luftdruck, Geräusche, Gesten und viele mehr ...ein Kameramodul (OV7675) ...ein angepasstes Shield um Ihre Komponenten zu verbinden ...ein USB-A auf USB-Micro Verbindungskabel Hinweis Für dieses Set gibt es keine Anleitung seitens Arduino, jedoch bietet die Harvard Universität kostenpflichtige englischsprachige Kurse zum Thema Machine Learning in Verbindung mit diesem Kit an. Externe Links https://www.edx.org/learn/tinyml/harvard-university-applications-of-tinyml https://www.edx.org/learn/tinyml/harvard-university-deploying-tinyml https://www.edx.org/certificates/professional-certificate/harvardx-tiny-machine-learning57,60 €*Versand: 5,95 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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