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    人工智能教學開發實驗箱

    更新時間:2024-06-24

    簡要描述:

    人工智能教學開發實驗箱采用Jetson Nano開發套件,提供現代AI的強大功能。完整的軟件可編程性。Jetson Nano采用四核64位ARM CPU和128核集成NVIDIA GPU,可提供472 GFLOPS的計算性能。

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      發郵件給我們:shanghaimaoyu@126.com

    一、人工智能教學開發實驗箱總體介紹
    1、人工智能教學開發平臺采用Jetson Nano開發套件
    2、提供現代AI的強大功能。完整的軟件可編程性。Jetson Nano采用四核64位ARM CPU和128核集成NVIDIA GPU,可提供472 GFLOPS的計算性能。它還包括4GB LPDDR4存儲器,采用高效,低功耗封裝,具有5W / 10W功率模式和5V DC輸入。
    3、兼容這些框架和NVIDIA的AI平臺,可以比以往更輕松地將基于AI的推理工作負載部署到Jetson。Jetson Nano為各種復雜的深度神經網絡(DNN)模型提供實時計算機視覺和推理。這些功能支持多傳感器自主機器人,具有智能邊緣分析的物聯網設備和先進的AI系統。甚至轉移學習也可以使用ML框架在Jetson Nano上本地重新訓練網絡。
    4.、Jetson Nano開發套件的占地面積僅為80x100mm,具有四個高速USB 3.0端口,MIPI CSI-2攝像頭連接器,HDMI 2.0和DisplayPort 1.3,千兆以太網,M.2 Key-E模塊,MicroSD卡插槽,和40引腳GPIO接頭。端口和GPIO接頭開箱即用,具有各種流行的外圍設備,傳感器和即用型項目。
    5、Jetson Nano可以運行各種各樣的高級網絡,包括流行的ML框架的完整原生版本,如TensorFlow,PyTorch,Caffe / Caffe2,Keras,MXNet等。通過實現圖像識別,對象檢測和定位,姿勢估計,語義分割,視頻增強和智能分析等強大功能,這些網絡可用于構建自動機器和復雜AI系統。
    二、人工智能教學開發實驗箱硬件資源及技術參數

    處理

    中央處理器

    64位四核ARM A57 @ 1.43GHz

    GPU

    128核NVIDIA Maxwell @ 921MHz

    記憶

    4GB 64位LPDDR4 @ 1600MHz |25.6 GB / s

    視頻編碼器*

    4Kp30 |(4x)1080p30 |(2x)1080p60

    視頻解碼器*

    4Kp60 |(2x)4Kp30 |(8x)1080p30 |(4x)1080p60

    接口

    USB

    4x USB 3.0 A(主機)|USB 2.0 Micro B(設備)

    相機

    MIPI CSI-2 x2(15位Flex連接器)

    顯示

    HDMI |DisplayPort的

    聯網

    千兆以太網(RJ45)

    無線

    M.2帶有PCIe x1的Key-E

    存儲

    MicroSD卡(建議16GB UHS-1起步)

    其他I / O.

    3x)I2C |(2x)SPI |UART |I2S |個GPIO

    三、主要實驗項目
    平臺提供OpenCV、機器學習、深度學習和端側AI模型部署等教學資源,并提供從神經網絡模型訓練、模型轉換到模型部署的完整文檔教程。配套豐富的實訓案例以及開發手冊等。
    1、控制基礎例程
    (1)控制RGB燈
    (2)控制蜂鳴器
    (3)操作控制舵機
    (4)讀取舵機位置
    (5)控制所有舵機
    (6)控制機械臂做一些動作
    (7)操作機械臂記憶動作
    (8)機械臂夾方塊
    2、OpenCV基礎例程
    (1)圖像讀取與顯示;
    (2)圖像繪制;
    (3)圖像ROI提??;
    (4)圖像幾何變換;
    (5)圖像形態學操作;
    (6)圖像輪廓提取
    3、機器學習基礎例程
    (1)回歸算法;
    (2)聚類算法;
    (3)分類算法;
    (4)決策樹;
    (5)支持向量機;
    4、深度學習基礎例程
    (1)神經網絡線性回歸;
    (2)神經網絡非線性回歸;
    (3)全連接神經網絡識別手寫數字;
    (4)卷積神經網絡人臉識別
    (5)神經網絡模型的保存與使用;
    5、深度學習綜合例程
    (1)手勢識別實驗
    (2)顏色識別實驗
    (3)顏色識別并抓取積木實驗
    (4)視覺定位實驗
    (5)垃圾分類實驗
    (6)目標追蹤實驗
    (7)人臉表情識別應用案例
    (8)車牌識別應用案例
    (9)口罩檢測應用案例

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