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Tiny Arduino

Die 10 besten Produkte von Juni 2025
Letzte Aktualisierung: 10. Juni 2025
seeed studio
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Seeeduino XIAO The Smallest Arduino Microcontroller Based on SAMD21,with Rich Interfaces, 100% Arduino IDE Compatible, Designed for Projects Need Arduino Micro, 1 Pcs
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MAXIMALE QUALITÄT

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#1 GEWINNER

  • [Powerful CPU] Seeeduino XIAO carries a powerful CPU ARM Cortex-M0+ 32bit 48MHz microcontroller (SAMD21G18), which three times as Arduino Uno and Arduino Nano. In addition, this Arduino IDE compatible board Xiao is also equipped with 256KB flash memory and 32KB SRAM.
  • [Rich interfaces in a small size] There are 14 GPIO pins, which can hold 11 analog pins, 11 digital pins, 1 I2C interface, 1 UART interface and 1 SPI interface in such a small size - only 20mm x 17.5mm (as small as your thumb). Seeeduino XIAO development board is the smallest Arduino compatible board in the Seeeduino series.
  • [Fully compatible with Arduino IDE] The Seeeduino XIAO development board is perfectly compatible with Arduino IDE, you can easily develop some small projects with the help of the large and comprehensive Arduino library. Since it has a 2.54mm pin spacing, it is an Arduino microcontroller that can also be used when plugged into a clipboard.
  • [USB Type C Support] Seeeduino XIAO supports the USB Type C interface, which can download power supply and code. On the back of the XIAO there are power pads that support the battery and are designed for portable devices to be realistic.
  • [Perfect for portable and tiny Arduino projects] On the other hand, this small board has good performance in processing, but requires less power. In fact, it is designed in a small size and can be used for Arduino portable devices and small projects.
  • 13,89 € AUF AMAZON
Arduino
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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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GUTE QUALITÄT

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#9

  • 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.
  • 61,50 € AUF AMAZON
Arduino
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Arduino UNO R4 WiFi [ABX00087] – Entwicklungsboard mit ARM Cortex-M4-Mikrocontroller und integriertem WiFi, ideal für IoT-Projekte, Automatisierung und verbundene Anwendungen mit Arduino IDE.
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#10

  • Dual-Core-Verarbeitung mit Renesas RA4M1 und ESP32-S3: Der Arduino UNO R4 WiFi kombiniert den Renesas RA4M1 (ARM Cortex-M4) Mikrocontroller und den ESP32-S3 Wi-Fi/Bluetooth-Chip und bietet leistungsstarke Dual-Core-Verarbeitungsfunktionen. Diese Kombination bietet Flexibilität für eine Vielzahl von Projekten, von Hochgeschwindigkeitskommunikation und drahtloser Steuerung bis hin zu Echtzeit-Datenverarbeitung und modernsten KI-Anwendungen.
  • Umfassende drahtlose Konnektivität: Ausgestattet mit Wi-Fi und Bluetooth 5.0 gewährleistet die UNO R4 WiFi-Karte eine robuste drahtlose Kommunikation für IoT-Projekte, Fernsensoren, intelligente Geräte und drahtlose Steuerungsanwendungen. Unabhängig davon, ob Sie eine Verbindung zur Cloud, zu anderen Geräten oder zu lokalen Netzwerken herstellen, bietet die Karte eine stabile drahtlose Hochgeschwindigkeitsverbindung für einen reibungslosen Betrieb.
  • Moderne Konnektivität mit USB-C, CAN und Qwiic: Der USB-C-Anschluss sorgt für effiziente Stromversorgung und schnelle Programmierung und verbessert so das Benutzererlebnis. Die CAN-Netzwerkunterstützung ermöglicht eine zuverlässige Echtzeitkommunikation für Industrie-, Automobil- und Robotersysteme. Der Qwiic-Anschluss vereinfacht das Hinzufügen von I2C-Sensoren und Peripheriegeräten, reduziert die komplexe Verkabelung und erleichtert die Integration neuer Geräte.
  • Hochpräziser 12-Bit-D/A-Wandler und Operationsverstärker: Der 12-Bit-D/A-Wandler und der integrierte Operationsverstärker sorgen für eine präzise analoge Signalerzeugung und -verstärkung. Ideal für Audioprojekte, Sensorschnittstellen und Anwendungen, die eine präzise analoge Signalsteuerung erfordern und eine hohe Ausgangsqualität für optimale Leistung bieten.
  • Integrierte 12x8-LED-Matrix: Die UNO R4 WiFi verfügt über eine integrierte 12x8-LED-Matrix, die es Benutzern ermöglicht, dynamische Bilder, Nachrichten oder Echtzeitdaten auf der Karte selbst anzuzeigen. Damit eignet es sich perfekt für Projekte, die sofortiges visuelles Feedback erfordern, wie z. B. Statusanzeigen, Ereignisanzeigen oder interaktive Benutzeroberflächen.
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