[教學] Raspberry Pi學習路徑 | Learning Path

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《基礎知識》
* [Link] Pi 選購指南
* [Link] Pi 設定安裝
* [Link] Linux 系統管理
* [Link]  Python 程式設計

《Raspberry Pi 基礎套件》
* [Link] 【Pi 4套餐I】Raspberry Pi 4 Model B/4G + SanDisk 32G microSD卡 + 官方原廠紅白外殼 + 官方原廠5.1V/3A電源 + 官方原廠HDMI線
* [Link] PL2303HXD USB轉TTL序列傳輸線

《I/O》
* [Link]  GPIO 學習套件
* [Link] 基礎感測器學習套件
* [Link] 進階感測器學習套件
* [Link] 空氣盒子(PiM25)套件
* [Link] Win10 開發套件
* [Link]  智慧開關套件
* [Link] Linux Driver 學習套件

《無線/IoT》
* [Link] RFID/NFC 門禁系統
* [Link] LoRa IoT 閘道器套件
* [Link] 生理資訊監控 IoT(藍牙)
* [Link] 毫米波人流/熱點監控(mmWave)
* [Link] 5G 行動寬頻人才培育計畫(物聯網平台 Raspberry Pi)

《相機/影像處理》
* [Link] 特色相機改裝套件
* [Link]  寵物小車套件
* [Link] 自控機器手臂套件
* [Link] 小鴨車套件(Duckietown)

《人工智慧》
* [Link] 驢車套件(Donkey Car)
* [Link] Google AIY Vision Kit
* [Link] Intel 神經運算棒
* [Link] Google Coral USB 加速器

《語音/訊號處理》
* [Link]  智慧音箱套件
* [Link] Google AIY Voice Kit

[產品] Google Coral USB Accelerator | 人工智慧 | USB加速器 | Edge TPU | 邊緣運算

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Google Coral USB Accelerator 可以馬上讓您的 Linux 系統具有高速的人工智慧。例如,執行最先進的深度學習模型 MobileNet v2 可達到 100+ FPS。相較於 Intel Movidius 神經運算棒,Google Coral USB Accelerator 支援 USB 3.0,整體設計也較為輕便。

支援多項 TensorFlow Lite 模型,包括 MobileNet V1/V2,MobileNet SSD V1/V2,還有 Inception 等,然後編譯為在 USB 加速器上執行。

《特色》
* 使用 Google Edge TPU ML 加速器。
* 使用 USB 3.0 Type-C 界面。
* 支援 Debian Linux(包括 Raspberry Pi)。
* 支援 TensorFlow lite

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《規格》

ML accelerator: Google Edge TPU coprocessor
Connector: USB Type-C* (data/power)
Dimensions: 65 mm x 30 mm

《文件》
* [規格書] USB Accelerator datasheet

《教學》
* [教學] Get started with the USB Accelerator
* [教學] BUILD A TEACHABLE MACHINE WITH CORAL’S USB ACCELERATOR
* [教學] Hands-on with the Google Coral USB Accelerator
* [評測] Google Coral Edge TPU vs NVIDIA Jetson Nano: A quick deep dive into EdgeAI performance

《安裝 Edge TPU runtime 和 Python library》

cd ~/
wget https://dl.google.com/coral/edgetpu_api/edgetpu_api_latest.tar.gz -O edgetpu_api.tar.gz --trust-server-names
tar xzf edgetpu_api.tar.gz
cd edgetpu_api
bash ./install.sh

$3,500 

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[產品] AIY Projects – Vision Kit 影像套件(v1.1) | AIY Vision Kit


大影像時代,想做物體偵測、微笑偵測、人臉偵測、影像識別嗎? AIY Projects – Vision Kit 影像套件,讓您輕鬆完成各種影像識別應用。

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《特色》
1. GoogleRaspberry Pi 合作打造的 AI 影像助理套件。
2. 手把手教學Google Assistant SDK 範例程式
3. 使用機器學習做 joy detect(愉悅偵測)object detect(物體偵測)face detect(人臉偵測)image classification(物體分類) 等。
4. 搭配 Google AIY Projects App
5. 隨套件附贈已安裝好環境的 microSD。

《規格》
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1. Vision Bonnet(Intel Movidius MA2450 擴充子板) x1
2. Raspberry Pi Zero WH(已焊好排針) x1
3. Raspberry Pi Camera v2
4. Long Flex(相機長排線) x1
5. Push Button x1
6. Button harness x1
7. Micro USB Cable x1
8. Piezo buzzer x1
9. Privacy LED x1
10. Short Flex(相機短排線) x1
11. Button Nut x1
12. Tripod nut x1
13. LED bezel x1
14. Standoffs x2
15. Micro SD Card x1
16. External Box x1
17. Internal Box

《教學》
* 手把手教學
* Source code for the AIY Projects “Vision Kit”
* Google Assistant Library for Python

《新聞》
* AIY PROJECTS: VISION KIT: BUILD YOUR OWN INTELLIGENT CAMERA
* Introducing AIY: Do-it-yourself Artificial Intelligence (Google I/O ’18)
* Google再推出AIY Vision Kit套件,自己做出影像辨識迷你電腦

$4500 


 

加購磁性接頭鏡頭組(一組四顆鏡頭)

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《規格》
1. 180度魚眼鏡 x1
2. 0.67X廣角鏡 x1
3. 2倍望遠鏡 x1
4. 10倍微距鏡 x1
5. 13mm磁性轉接環 x2

合購價 $5000 


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