VIA Pixetto: sensore di visione per progetti educativi di intelligenza artificiale e machine learning

Con Arduino compatibile, Raspberry Pi e micro:pezzo, Questo sistema è costituito da modelli di riconoscimento pre-integrati, blocchi di codice e una piattaforma online accelerated machine learning.

L'azienda Tecnologie VIA, società rappresentata in Spagna e Portogallo da Anatronico, ha a disposizione il sensore di visione VIA Pixetto, una piattaforma intuitiva per fornire conoscenze di intelligenza artificiale (IA) e machine learning (Ml) agli alunni delle scuole secondarie.

VIA Pixetto incorpora una serie di strumenti che aiutano gli studenti a comprendere i principi e le tecnologie di base di AI e ML, per applicarli nei vostri progetti di visione artificiale e robotica (Vedere 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. marketing internazionale di VIA Technologies, sottolinea che "man mano che l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico proliferano in tutti gli aspetti della nostra, è essenziale che le scuole forniscano ai propri 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 della ML ed esplorare le loro potenziali applicazioni creando i propri progetti", Assicura.

Strumenti integrati

• Modelli di riconoscimento (pre-integrato) oggetto, modulo, colore, espressione e scrittura che gli studenti possono utilizzare durante la configurazione del sensore di visione.
• 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 contribuire alla creazione di nuovi modelli in progetti educativi.
• Supporto avanzato del codice con Python e TensorFlow Lite.

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