AI人工智能綜合實驗箱,AI人工智能綜合實驗箱
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ZR-SD23 AI人工智能實訓箱
AI人工智能涉及到知識對比廣闊，需要有較強的數學基礎 編程基礎及相關的嵌入式研發能力。目前已有的書籍或者設備，要么過于課程課程理論，很容易讓我們從入門到放棄，要么研發過于復雜，沒有基礎的人卻而止步，綜上所訴我們研發了全新的ZR-SD23 AI人工智能實訓箱。
我們基于多維度學習掌控把握掌控把握實踐平臺，置身初學者角度，從基礎單獨的 GPIO 拓展開始學習掌控把握掌控把握過渡到傳感器實訓內容再進入OpenCV、PyTorch、ROS機器人系統，機器動作學，AI視覺，AI 聽覺等學習掌控把握掌控把握，從而學會 AI 人工智能研發。 一.AI核心
GPU ：128核 NVIDIA Maxwell GPU
CPU ：4核cortex-A57處置整理器
內部存儲：4 GB LPDDR 25.6 GB/s
算力：472 GFLOP
基于NVIDIA強大的Al計算能力，系統內核是一個小巧卻功能強大的計算機數值數值，它可以讓你并行運行多個神經互聯網、對象檢驗測量試驗、分割和語音處置整理等應用程序， 系統搭載四核cortex- A57處置整理器，128核Maxwell GPU及 4GB LPDDR內部存儲，帶來足夠的Al計算能力，提供472GFLOP算力，并支持一系列流行的Al框體構造和算法，比如TensorFlow、Pytorch、 caffe/caffe2、Keras、MXNET等
二.系統框體構造與AI框體構造
系統預裝ubuntu18.04實操系統，全部環境代碼庫文件均已裝配，開機即用。
Ubuntu 18.04 LTS在云計算領域效率極高，特別適用來機器學習掌控把握掌控把握這樣的存儲密集型和計算密集型任務。Ubuntun 長期支持版本可以獲取 Canonical 官方長達五年的技術支持。Ubuntu 18.04 LTS 還將附帶了 Linux Kernel 4.15，其中含有針對 Spectre 和 Meltdown 錯誤的修復程序。
提供詳細的python開源范例程序
按照TIOBE最新排名 ，Python已超越C#，與Java,C,C++一起成為全球前4大最流行語言。國內目前百度指數搜索量已經超越Java，與C++，即將成為國內最受歡迎的研發語言。
Python被廣泛應用來后端研發、游戲研發、網站研發、科學運算、大數值解析、云計算，圖形研發等領域；Python在系統重量（kg）控制、提升研發效率、可移植性、集合套件含有概括、豐富庫支持等各個方面均處于先進地位。python設定有 簡便、易學、免費、開源、可移植、可拓展、可嵌入、面向對象等優點，它的面向對象甚至比java和C#.net更徹底；
JupyterLab編程
JupyterLab是一個基于Web的交互式研發環境，用來Jupyter筆記本、代碼和筆記本、代碼和數值.JupyterLab非常靈活配備裝備和排列用戶界面，以支持數值科學、科學計算和機器學習掌控把握掌控把握中廣泛的作業流.JupyterLab是可拓展的和模型塊化的編寫插件，添加新集合套件并與現有集合套件含有概括
多種AI框體構造
OpenCV計算機數值數值視覺庫，TensorFlow AI框體構造，Pytorch AI框體構造等
三. 基礎GPIO與傳感器實訓模型塊
雙色LED實訓
RGB-LED實訓
繼電器實訓
激光傳感器實訓
輕觸開關按鍵實訓
傾斜傳感器實訓
振動傳感器實訓
蜂鳴器實訓
干簧管傳感器實訓
U型光電傳感器實訓
PCF8591模數變換實訓
雨滴探測傳感器實訓
PS2操縱桿實訓
電位器實訓
模仿霍爾傳感器實訓
模仿溫度（℃）（℃）傳感器實訓
聲音傳感器實訓
光敏傳感器實訓
火焰報警實訓
煙霧傳感器實訓
觸摸開關實訓
超聲波傳感器距離檢驗測量試驗實訓
旋轉編碼器實訓
紅外避障傳感器實訓
I2C LCD1602液晶顯露實訓
BMP180氣壓傳感器實訓
MPU6050陀螺儀加快速度度傳感器
DS1302就地就地實時時鐘模仿實訓
循跡傳感器實訓
直線DC電動機風扇模型塊實訓
步進電動機驅動模型塊實訓
PIR人體熱釋電感應模型塊實訓
四.AI視覺
球體追蹤
人臉識別追蹤
二維碼識別
汽車/行人檢驗測量試驗
人體追蹤
基于Dlib完成人臉身份識別
車牌識別
自定義物體識別
基于Pytorch的手勢識別
AI人工智能臉部特征識別
顏色識別追蹤
顏色抓取
顏色互動
模型實訓-機械手垃圾分揀
人體特征識別互動-機械手手勢互動（識別多種手勢并執行相應的動作）
人體特征識別互動-機械手手勢抓取（識別數字手勢，堆疊層數，可以在拳頭手勢下推倒）
人體特征識別互動-機械手人臉識別追蹤（檢驗測量試驗人臉，識別后跟蹤位移）
五.AI聽覺
在線語音合成實訓（將文本轉化為MP3格式的音頻并播放）
語音聽寫流式實訓（會將語音轉化為文字文本輸出）
圖靈機器人實訓（寫入對話內容后，機器人將回復對話的內容）
AIUI實訓(科大訊飛推出的自然語言理解為核心的全鏈路人機交互語音解決方案)
VAD實訓(語音活動檢驗測量試驗(Voice Activity Detection,VAD)又稱語音端點檢驗測量試驗,語音邊界檢驗測量試驗)
小薇機器人語音對話實訓（運行程序將進入對話狀態）
Snowboy語音喚醒實訓（KITT.AI研發的人工智能系統工量具包。經過Snowboy系統，研發人員可以在一些硬件設備上添加 "語音熱詞探測" 功能讓用戶經過與位移設備實行對話，"喚醒" 或 "命令" 它們去做一些事情。在這個過程中，設備會經過主人的 "語音控制" 變身為一個智能化機器人。）
6.機器動作學與ROS機器人
手機APP控制機械臂（IO/安卓）
FPV第一視角控制
6自由度機械臂
智能串行總線舵機
PC上位機控制
上位機除了FPV攝像頭畫面外還新增了機械臂3D擬真模型
3D模型和實體同步轉動，讓機械臂控制課程課程理論和實際相集合
機械臂自定義學習掌控把握掌控把握動作組
進入學習掌控把握掌控把握模式后可經過讀取并記錄每次轉動的角度，完成學習掌控把握掌控把握并重復執行動作組
趣味固定動作組
APP中提供8種固定動作組，可點擊序號實行預覽，點擊運行后開始執行。
機械臂同步示教（需2臺）
讀取主機端的關節角度，就地就地實時傳輸至從機端，讓從機按照主機姿態同步轉動
6自由度逆動作學控制
分解機械臂6個自由度的舵機動作控制，經過寫入目標坐標計算各舵機的課程課程理論動作角度，集合舵機控制協議同時控制各個舵機動作
ROS實操系統
ROS機器人實操系統是工量具、庫和協議的集合，旨在簡化機器人平臺，組建復雜而強大的機器人
7.云物聯網
基于MQTT協議的物聯網實訓
基于阿里云的物聯網實訓
基于巴法云的物聯網實訓
微信小程序的構造
基于微信小程序的物聯網手機端實訓
物聯網智能燈實訓
物聯網智能風扇實訓
AI人工智能涉及到知識對比廣闊，需要有較強的數學基礎 編程基礎及相關的嵌入式研發能力。目前已有的書籍或者設備，要么過于課程課程理論，很容易讓我們從入門到放棄，要么研發過于復雜，沒有基礎的人卻而止步，綜上所訴我們研發了全新的ZR-SD23 AI人工智能實訓箱。
我們基于多維度學習掌控把握掌控把握實踐平臺，置身初學者角度，從基礎單獨的 GPIO 拓展開始學習掌控把握掌控把握過渡到傳感器實訓內容再進入OpenCV、PyTorch、ROS機器人系統，機器動作學，AI視覺，AI 聽覺等學習掌控把握掌控把握，從而學會 AI 人工智能研發。 一.AI核心
GPU ：128核 NVIDIA Maxwell GPU
CPU ：4核cortex-A57處置整理器
內部存儲：4 GB LPDDR 25.6 GB/s
算力：472 GFLOP
基于NVIDIA強大的Al計算能力，系統內核是一個小巧卻功能強大的計算機數值數值，它可以讓你并行運行多個神經互聯網、對象檢驗測量試驗、分割和語音處置整理等應用程序， 系統搭載四核cortex- A57處置整理器，128核Maxwell GPU及 4GB LPDDR內部存儲，帶來足夠的Al計算能力，提供472GFLOP算力，并支持一系列流行的Al框體構造和算法，比如TensorFlow、Pytorch、 caffe/caffe2、Keras、MXNET等
二.系統框體構造與AI框體構造
系統預裝ubuntu18.04實操系統，全部環境代碼庫文件均已裝配，開機即用。
Ubuntu 18.04 LTS在云計算領域效率極高，特別適用來機器學習掌控把握掌控把握這樣的存儲密集型和計算密集型任務。Ubuntun 長期支持版本可以獲取 Canonical 官方長達五年的技術支持。Ubuntu 18.04 LTS 還將附帶了 Linux Kernel 4.15，其中含有針對 Spectre 和 Meltdown 錯誤的修復程序。
提供詳細的python開源范例程序
按照TIOBE最新排名 ，Python已超越C#，與Java,C,C++一起成為全球前4大最流行語言。國內目前百度指數搜索量已經超越Java，與C++，即將成為國內最受歡迎的研發語言。
Python被廣泛應用來后端研發、游戲研發、網站研發、科學運算、大數值解析、云計算，圖形研發等領域；Python在系統重量（kg）控制、提升研發效率、可移植性、集合套件含有概括、豐富庫支持等各個方面均處于先進地位。python設定有 簡便、易學、免費、開源、可移植、可拓展、可嵌入、面向對象等優點，它的面向對象甚至比java和C#.net更徹底；
JupyterLab編程
JupyterLab是一個基于Web的交互式研發環境，用來Jupyter筆記本、代碼和筆記本、代碼和數值.JupyterLab非常靈活配備裝備和排列用戶界面，以支持數值科學、科學計算和機器學習掌控把握掌控把握中廣泛的作業流.JupyterLab是可拓展的和模型塊化的編寫插件，添加新集合套件并與現有集合套件含有概括
多種AI框體構造
OpenCV計算機數值數值視覺庫，TensorFlow AI框體構造，Pytorch AI框體構造等
三. 基礎GPIO與傳感器實訓模型塊
雙色LED實訓
RGB-LED實訓
繼電器實訓
激光傳感器實訓
輕觸開關按鍵實訓
傾斜傳感器實訓
振動傳感器實訓
蜂鳴器實訓
干簧管傳感器實訓
U型光電傳感器實訓
PCF8591模數變換實訓
雨滴探測傳感器實訓
PS2操縱桿實訓
電位器實訓
模仿霍爾傳感器實訓
模仿溫度（℃）（℃）傳感器實訓
聲音傳感器實訓
光敏傳感器實訓
火焰報警實訓
煙霧傳感器實訓
觸摸開關實訓
超聲波傳感器距離檢驗測量試驗實訓
旋轉編碼器實訓
紅外避障傳感器實訓
I2C LCD1602液晶顯露實訓
BMP180氣壓傳感器實訓
MPU6050陀螺儀加快速度度傳感器
DS1302就地就地實時時鐘模仿實訓
循跡傳感器實訓
直線DC電動機風扇模型塊實訓
步進電動機驅動模型塊實訓
PIR人體熱釋電感應模型塊實訓
四.AI視覺
球體追蹤
人臉識別追蹤
二維碼識別
汽車/行人檢驗測量試驗
人體追蹤
基于Dlib完成人臉身份識別
車牌識別
自定義物體識別
基于Pytorch的手勢識別
AI人工智能臉部特征識別
顏色識別追蹤
顏色抓取
顏色互動
模型實訓-機械手垃圾分揀
人體特征識別互動-機械手手勢互動（識別多種手勢并執行相應的動作）
人體特征識別互動-機械手手勢抓取（識別數字手勢，堆疊層數，可以在拳頭手勢下推倒）
人體特征識別互動-機械手人臉識別追蹤（檢驗測量試驗人臉，識別后跟蹤位移）
五.AI聽覺
在線語音合成實訓（將文本轉化為MP3格式的音頻并播放）
語音聽寫流式實訓（會將語音轉化為文字文本輸出）
圖靈機器人實訓（寫入對話內容后，機器人將回復對話的內容）
AIUI實訓(科大訊飛推出的自然語言理解為核心的全鏈路人機交互語音解決方案)
VAD實訓(語音活動檢驗測量試驗(Voice Activity Detection,VAD)又稱語音端點檢驗測量試驗,語音邊界檢驗測量試驗)
小薇機器人語音對話實訓（運行程序將進入對話狀態）
Snowboy語音喚醒實訓（KITT.AI研發的人工智能系統工量具包。經過Snowboy系統，研發人員可以在一些硬件設備上添加 "語音熱詞探測" 功能讓用戶經過與位移設備實行對話，"喚醒" 或 "命令" 它們去做一些事情。在這個過程中，設備會經過主人的 "語音控制" 變身為一個智能化機器人。）
6.機器動作學與ROS機器人
手機APP控制機械臂（IO/安卓）
FPV第一視角控制
6自由度機械臂
智能串行總線舵機
PC上位機控制
上位機除了FPV攝像頭畫面外還新增了機械臂3D擬真模型
3D模型和實體同步轉動，讓機械臂控制課程課程理論和實際相集合
機械臂自定義學習掌控把握掌控把握動作組
進入學習掌控把握掌控把握模式后可經過讀取并記錄每次轉動的角度，完成學習掌控把握掌控把握并重復執行動作組
趣味固定動作組
APP中提供8種固定動作組，可點擊序號實行預覽，點擊運行后開始執行。
機械臂同步示教（需2臺）
讀取主機端的關節角度，就地就地實時傳輸至從機端，讓從機按照主機姿態同步轉動
6自由度逆動作學控制
分解機械臂6個自由度的舵機動作控制，經過寫入目標坐標計算各舵機的課程課程理論動作角度，集合舵機控制協議同時控制各個舵機動作
ROS實操系統
ROS機器人實操系統是工量具、庫和協議的集合，旨在簡化機器人平臺，組建復雜而強大的機器人
7.云物聯網
基于MQTT協議的物聯網實訓
基于阿里云的物聯網實訓
基于巴法云的物聯網實訓
微信小程序的構造
基于微信小程序的物聯網手機端實訓
物聯網智能燈實訓
物聯網智能風扇實訓
