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人工智能教學(xué)開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)箱

更新時(shí)間:2024-06-24

簡(jiǎn)要描述:

人工智能教學(xué)開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)箱采用Jetson Nano開(kāi)發(fā)套件,提供現(xiàn)代AI的強(qiáng)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(jì)算性能。

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一、人工智能教學(xué)開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)箱總體介紹
1、人工智能教學(xué)開(kāi)發(fā)平臺(tái)采用Jetson Nano開(kāi)發(fā)套件
2、提供現(xiàn)代AI的強(qiáng)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(jì)算性能。它還包括4GB LPDDR4存儲(chǔ)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(tái),可以比以往更輕松地將基于AI的推理工作負(fù)載部署到Jetson。Jetson Nano為各種復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)模型提供實(shí)時(shí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和推理。這些功能支持多傳感器自主機(jī)器人,具有智能邊緣分析的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和先進(jìn)的AI系統(tǒng)。甚至轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)也可以使用ML框架在Jetson Nano上本地重新訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。
4.、Jetson Nano開(kāi)發(fā)套件的占地面積僅為80x100mm,具有四個(gè)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(wǎng),M.2 Key-E模塊,MicroSD卡插槽,和40引腳GPIO接頭。端口和GPIO接頭開(kāi)箱即用,具有各種流行的外圍設(shè)備,傳感器和即用型項(xiàng)目。
5、Jetson Nano可以運(yùn)行各種各樣的高級(jí)網(wǎng)絡(luò),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(guò)實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別,對(duì)象檢測(cè)和定位,姿勢(shì)估計(jì),語(yǔ)義分割,視頻增強(qiáng)和智能分析等強(qiáng)大功能,這些網(wǎng)絡(luò)可用于構(gòu)建自動(dòng)機(jī)器和復(fù)雜AI系統(tǒng)。
二、人工智能教學(xué)開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)箱硬件資源及技術(shù)參數(shù)

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(jī))|USB 2.0 Micro B(設(shè)備)

相機(jī)

MIPI CSI-2 x2(15位Flex連接器)

顯示

HDMI |DisplayPort的

聯(lián)網(wǎng)

千兆以太網(wǎng)(RJ45)

無(wú)線

M.2帶有PCIe x1的Key-E

存儲(chǔ)

MicroSD卡(建議16GB UHS-1起步)

其他I / O.

3x)I2C |(2x)SPI |UART |I2S |個(gè)GPIO

三、主要實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目
平臺(tái)提供OpenCV、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和端側(cè)AI模型部署等教學(xué)資源,并提供從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練、模型轉(zhuǎn)換到模型部署的完整文檔教程。配套豐富的實(shí)訓(xùn)案例以及開(kāi)發(fā)手冊(cè)等。
1、控制基礎(chǔ)例程
(1)控制RGB燈
(2)控制蜂鳴器
(3)操作控制舵機(jī)
(4)讀取舵機(jī)位置
(5)控制所有舵機(jī)
(6)控制機(jī)械臂做一些動(dòng)作
(7)操作機(jī)械臂記憶動(dòng)作
(8)機(jī)械臂夾方塊
2、OpenCV基礎(chǔ)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(tài)學(xué)操作;
(6)圖像輪廓提取
3、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)例程
(1)回歸算法;
(2)聚類算法;
(3)分類算法;
(4)決策樹(shù);
(5)支持向量機(jī);
4、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)例程
(1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線性回歸;
(2)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性回歸;
(3)全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字;
(4)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別
(5)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的保存與使用;
5、深度學(xué)習(xí)綜合例程
(1)手勢(shì)識(shí)別實(shí)驗(yàn)
(2)顏色識(shí)別實(shí)驗(yàn)
(3)顏色識(shí)別并抓取積木實(shí)驗(yàn)
(4)視覺(jué)定位實(shí)驗(yàn)
(5)垃圾分類實(shí)驗(yàn)
(6)目標(biāo)追蹤實(shí)驗(yàn)
(7)人臉表情識(shí)別應(yīng)用案例
(8)車(chē)牌識(shí)別應(yīng)用案例
(9)口罩檢測(cè)應(yīng)用案例

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