VIA Pixetto: Sensore di visione per progetti educativi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico

Compatibile con Arduino, Raspberry Pi e Micro:pezzo, Questo sistema è composto da modelli di riconoscimento preintegrati, blocchi di codice e una piattaforma online di Accelerated Machine Learning.

L'azienda Tecnologie VIA, società rappresentata in Spagna e Portogallo da Anatronica, È disponibile il sensore di visione VIA Pixetto, Una piattaforma intuitiva per fornire approfondimenti sull'intelligenza artificiale (Intelligenza artificiale) e apprendimento automatico (ML) agli studenti delle scuole secondarie di secondo grado.

VIA Pixetto incorpora una suite di strumenti che aiutano gli studenti a comprendere i principi e le tecnologie di base dell'intelligenza artificiale e del machine learning, per applicarli nei tuoi progetti di visione industriale e robotica (Vedi tabella allegata).

Le caratteristiche hardware di VIA Pixetto includono un sensore di visione Full HD, una porta Micro USB 2.0, uno slot per schede Micro SD, un microfono e un connettore Grove per schede e periferiche Arduino, Raspberry Pi e Micro:pezzo.

Richard Brown, Vp. VIA Technologies Marketing Internazionale, Sottolinea che "poiché l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico proliferano in tutti gli aspetti della nostra vita quotidiana, È essenziale che le scuole forniscano ai loro studenti le conoscenze teoriche e pratiche di queste tecnologie emergenti".

Ecco perché, lo sviluppo di VIA Pixetto" risponde a questa esigenza, con una piattaforma intuitiva che consente agli studenti di apprendere i principi di base dell'intelligenza artificiale e del machine learning e di esplorare le loro potenziali applicazioni durante la creazione dei propri progetti", Assicura.

Strumenti integrati

Modelli di riconoscimento (Pre-integrato) di oggetto, modulo, colore, Espressione e scrittura che gli studenti possono utilizzare durante l'impostazione del sensore visivo.

Blocchi di codice "per principianti" integrati con la piattaforma Scratch per insegnare agli studenti la programmazione di base.

Piattaforma di Machine Learning accelerata in linea per assistere nella creazione di nuovi modelli in progetti educativi.

Supporto avanzato del codice tramite Python e TensorFlow Lite.