Embedded Machine Learning
Die 10 besten Produkte von Juni 2025
Letzte Aktualisierung:
17. Juni 2025
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AI at the Edge: Solving Real-World Problems with Embedded Machine Learning
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Embedded Machine Learning with Microcontrollers: Applications on STM32 Development Boards
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TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers
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Embedded Machine Learning with Microcontrollers: Applications on Arduino Boards (English Edition)
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Machine Learning for Embedded System Security
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Practical Rust Projects: Build Serverless, AI, Machine Learning, Embedded, Game, and Web Applications
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Tiny Machine Learning Kit [AKX00028] – Lernkit zum Entdecken des maschinellen Lernens mit praktischen Projekten, ideal für Anfänger und Technikbegeisterte
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All-Inclusive-TinyML-Starterkit: Das Tiny Machine Learning Kit enthält das leistungsstarke Arduino Nano 33 BLE Sense-Board, das mit verschiedenen Sensoren ausgestattet ist, darunter Bewegung, Beschleunigung, Licht, Farbe, Ton und mehr. In Kombination mit der OV7675-Kamera und einem maßgeschneiderten Tiny Machine Learning Shield bietet dieses Kit alles, was Sie brauchen, um Ihre Reise in die Welt des maschinellen Lernens zu beginnen.
Umfassende Lernerfahrung mit EdX: Verbessern Sie Ihre Fähigkeiten mit den über EdX verfügbaren Kursen „TinyML-Anwendungen“ und „Bereitstellung von TinyML auf Mikrocontrollern“. Diese Spezialisierung vermittelt Ihnen das notwendige Wissen, um Algorithmen für maschinelles Lernen zu implementieren und sie effektiv auf Mikrocontrollern einzusetzen.
Entdecken Sie unbegrenzte TinyML-Anwendungen: Mit diesem Kit können Sie in praktische Anwendungsfälle für maschinelles Lernen eintauchen, indem Sie sowohl klassische Algorithmen als auch tiefe neuronale Netze mit TensorFlow Lite Micro verwenden. Experimentieren Sie mit verschiedenen Projekten, die Umweltveränderungen erkennen, Gesten erkennen, Geräusche erkennen und vieles mehr!
Benutzerfreundliches Design für einfaches Prototyping: Das mitgelieferte Arduino Tiny Machine Learning Shield vereinfacht den Prozess des Verbindens Ihrer Komponenten und erleichtert das Erstellen und Anpassen Ihrer eigenen TinyML-Projekte. Das USB-A-auf-Micro-USB-Kabel sorgt für eine nahtlose Strom- und Datenverbindung.
Kompatibel und zukunftssicher: Dieses Kit bietet ein ansprechendes und lohnendes maschinelles Lernerlebnis und ist gleichzeitig mit der neuesten Arduino-Dokumentation kompatibel. Das überarbeitete Nano 33 BLE Sense-Board ohne den HTS221-Sensor behält seine gesamte Funktionalität und stellt sicher, dass Sie Ihr Tiny-Kit für maschinelles Lernen optimal nutzen.
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TinyML Cookbook: Combine machine learning with microcontrollers to solve real-world problems
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C++ for Machine Learning: A Comprehensive Programming Guide (The Language of Data Science, Band 3)
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