[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

$2,940 

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[產品] Google Coral Dev Board | Edge TPU | TensorFlow | 人工智慧 | 人工智能

google-coral-dev-board-preview

Google Coral Dev Board 是一款單板電腦(SBC),帶有可移動的模組化系統(SOM),包含 eMMC,SOC,無線射頻和 Google 的 Edge TPU。非常適合需要快速將機器學習佈署到物聯網設備和其他嵌入式系統。

SOM 基於 NXP 的 iMX8M SOC,但其獨特的功能來自 Edge TPU 處理器。Edge TPU 是由 Google 設計的小型 ASIC,可提供低功耗的高性能 ML 推理。 例如,它可以以執行最先進的移動視覺模型,例如100+fps的MobileNet v2。

Coral Dev Board 定位為邊緣運算開發板,是相對於需要強大運算利的「中央」的雲端伺服器。此一「邊緣」指的是計算能力教弱,例如行動通訊基地台、環境監控感測器等終端設備。這樣的開發板有助於分擔雲端伺服器的負荷,並降低處理資料的延遲。

《特色》
* 支援 TensorFlow Lite
* 可快速的將雛型產品擴展到量產品。
* 已包含完整系統。
* 支援 Python、C++

google-coral-dev-board-combo

《規格》

Edge TPU Module
CPU NXP i.MX 8M SOC (quad Cortex-A53; Cortex-M4F)
RAM 1 GB LPDDR4
Dimensions 48mm x 40mm x 5mm
Flash memory 8 GB eMMC
ML accelerator Google Edge TPU coprocessor
GPU Integrated GC7000 Lite Graphics
Wireless Wi-Fi 2×2 MIMO (802.11b/g/n/ac 2.4/5GHz) Bluetooth 4.1

Baseboard
Flash memory MicroSD slot
USB Type-C OTG Type-C power Type-A 3.0 host Micro-B serial console
Video HDMI 2.0a (full size) 39-pin FFC connector for MIPI-DSI display (4-lane); 24-pin FFC connector for MIPI-CSI2 camera (4-lane)
LAN Gigabit Ethernet port
Dimensions 88 mm x 60 mm x 24mm
Power 5V DC (USB Type-C)
Audio 3.5mm audio jack (CTIA compliant) Digital PDM microphone (x2); 2.54mm 4-pin terminal for stereo speakers
GPIO 3.3V power rail 40 – 255 ohms programmable impedance ~82 mA max current

《文件》
* Datasheet
* Pre-compiled models
* Edge TPU Model Compiler
* Frequently asked questions

《教學》
* [教學] Get started guide
* [教學] Hands on with the Coral Dev Board

$6850 

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