Maschinelles Lernen ist nun auch auf Mikrocontrollern möglich - mit der abgespeckten TensorFlow Lite Bibliothek.Zum Entwickeln von TensorFlow Modellen ist keine komplexe Hardware nötig. Das Adafruit PyBadge wurde um ein Mikrofon erweitert und bietet nun alles, um schnell erste Machine Learning Modelle entwickeln zu können - z.B. die Klassifizierung von gesprochenen Worten. Das PDM Mikrofon auf der Frontseite der Platine kann zur Spracherkennung genutzt werden. Die von Adafruit zur Verfügung gestellte Arduino Bibliothek liefert Beispiele zur Erkennung von Wortpaaren wie z.B. "Yes/No", "Up/Down" und "Cat/Dog". TensorFlow Lite befindet sich noch im frühen Stadium der Entwicklung - es ist also noch mit einigen Änderungen und Updates zu rechnen.Mit dem EdgeBadge liefert Adafruit ein kompaktes Mikrocontrollerboard in Kreditkartenformat, das mit CircuitPython, MakeCode Arcade oder per Arduino IDE programmiert werden kann. Auf der Platine sorgt ein ATSAMD51 mit 512 KB Flashspeicher, 192 KB RAM und 120 MHz für ausreichend Performance auch bei anspruchsvollen Anwendungen. Auf dem Board befindet sich außerdem ein 2 MB QSPI Flashspeicher, um Dateien, Grafiken und z.B. Sounddateien und auch TensorFlow Lite Dateien auslagern zu können.Das EdgeBadge entspricht einem PyBadge mit Mikrofon. Weitere Informationen erhalten Sie auch auf der Produktseite des Adafruit PyBadge.Produktfeatures: Abmessungen: 85,7 mm x 54,6 mm x 10,0 mm ATSAMD51J19 mit 120 MHz getaktet mit 3,3 V Logik/Power - 512 KB Flash + 192 KB RAM 2 MB SPI Flash zum Speichern von Bildern, Sounddateien, Animation, uvm. 1,8" 160x128 Farb-TFT Display mit SPI-Schnittstelle 8x Game-Taster mit Silikonüberzug 5x NeoPixel 3-Achsen-Accelerometer Lichtsensor Buzzer - Mini-Lautsprecher Mono Class D Verstärker für 4-8 Ω Lautsprecher bis 2 W LiPo-Akku-Anschluss mit Ladefunktion USB-Port zum Programmieren, Aufladen, Debuggen Feather-kompatibler Anschluss JST-Anschlüsse für NeoPixels, Sensoren und I2C-Boards Reset-Taster Ein/Aus-Schalter
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