

















| 功能單元 | 參數 | 功能描述 |
| 實驗箱 | 外形尺寸:≥610*440*240mm; | 外箱采用鋁木合金材料,四周安裝尼龍防護墊,實驗箱體內部包含存儲空間,可以妥善存放模塊及配件,打開方式為按壓彈出。 |
| AI運算單元 |
GPU :128核 NVIDIA Maxwell GPU; CPU :4核cortex-A57處理器; 內存:4 GB LPDDR 25.6 GB/s; 算力:472 GFLOP; 核心擴展:擁有最少4個USB3.0接口,支持HDMI和DP視頻接口,一路M.2接口的單路PCIE,并安裝有散熱風扇, 40pin GPIO; 網絡:千兆以太網口、無線網卡支持2.4Ghz/5GHZ,支持藍牙4.2; |
安裝Ubuntu 18.04 LTS+ROS Melodic操作系統,集成JupyterLab開發環境、Anaconda 4.5.4虛擬環境,支持一系列流行的AI框架和算法,比如TensorFlow、caffe/caffe2、Keras、Pytorch、MXNET 等,系統安裝有OpenCV計算機視覺庫,TensorFlow AI框架,Pytorch AI框架。 |
| 機械臂 |
機械臂自由度:5自由度+夾持器,200g有效負載,臂展350mm; 舵機方案:15Kg*5+6Kg*1智能串行總線舵機; 材質:陽極氧化處理鋁合金; |
用于機器人運動學與機器人系統,可以完成夾持積木等動作。 |
| 嵌入式核心主板 |
接口:6個總線舵機接口, PWM舵機接口,i2C接口,除AI核心板外還支持STM32和Raspberry Pi; OLED:顯示CPU占用,顯示內存占用,顯示IP地址等基礎信息; 按鍵:K1+K2鍵+RESET鍵; 1 個RGB燈; |
用于支持機械臂動作。 |
| 攝像頭 | 采用USB接口,30萬像素,110度廣角攝像頭,480P分辨率(600*480) | AI視覺實驗,如垃圾分揀等實驗。 |
| AI聽覺單元 |
音頻芯片:采用SSS1629音頻芯片; 麥克風:板載兩個高質量MEMS硅麥克風; 接口:標準3.5mm耳機接口、雙通道喇叭接口; |
采用USB接口設計,免驅動,多系統兼容,可左右聲道錄音,音質更加。可以完成AI聽覺類實驗。 |
| 傳感器實驗模塊 |
傳感器實驗模塊將Jetson nano的GPIO接口引出,方便完成GPIO實驗,并且包含以下實驗課程:雙色LED、 繼電器、 輕觸開關按鍵、U 型光電傳感器、模數轉換、PS2 操縱桿、電位器、模擬霍爾傳感器、光敏傳感器、火焰報警、氣體傳感器、觸摸開關、超聲波傳感器距離檢測、旋轉編碼器、紅外避障傳感器、氣壓傳感器、陀螺儀加速度傳感器、循跡傳感器、直流電機風扇模塊、步進電機驅動模塊; |
傳感器實驗模塊可以更好的幫助學習者更加快速的入門Jetson nano的GPIO控制,從基礎入手,完成實驗項目。同時引出的GPIO和可移動的模塊也使我們后續的使用和開發更加方便。 |
| 顯示屏 | 10寸顯示屏,HDMI接口,1080P分辨率。 | 顯示屏傾斜安裝,傾斜角度大于5°。用于操作系統顯示。 |
| 鍵盤鼠標 | 干電池供電,無線藍牙連接。 | 用于系統控制。 |

| 教學課程 | 課程內容 |
| 矩陣論 | 標量、向量、矩陣、張量 |
| 矩陣和向量相乘 | |
| 單位矩陣和逆矩陣 | |
| 線性相關和生成子空間 | |
| 范數 | |
| 特殊類型的矩陣和向量 | |
| 跡運算 | |
| Moore-Penrose偽逆 | |
| 概率與信息論 | 隨機變量與概率分布 |
| 離散型變量與概率分布律 | |
| 常見的離散型概率分布 | |
| 連續型變量和概率密度函數 | |
| 常見的連續性概率分布 | |
| 聯合概率 | |
| 邊緣概率 | |
| 條件概率 | |
| 獨立性和條件獨立性 | |
| 期望、方差和協方差 | |
| 信息論 |
| 教學課程 | 課程內容 |
| 變量與基本數據類型 | 變量 |
| 基本數據類型 | |
| 列表和元組 | 列表 |
| 元組 | |
| 字典與集合 | 字典 |
| 集合 | |
| 類和對象 | 面向對象概述 |
| 類的定義和使用 | |
| 屬性 | |
| 繼承 | |
| 模塊化程序設計 | 函數創建和調用 |
| 參數傳遞 | |
| 深度學習框架簡介 | TensorFlow |
| PyTorch | |
| Caffe/caffe2 | |
| PaddlePaddle | |
| Linux開發環境簡介 | Ubuntu操作系統 |
| 常用命令行 |
| 教學課程 | 課程內容 |
| 基本概念 | 訓練集、測試集、驗證集 |
| 過擬合、欠擬合、泛化 | |
| 學習率、正則化、交叉驗證 | |
| K-近鄰算法 | 基本概念 |
| K的選取 | |
| 距離的度量 | |
| 支持向量機 | 間隔與支持向量 |
| 對偶問題 | |
| 核函數 | |
| 軟間隔與正則化 | |
| K-均值聚類 | K-均值聚類 |
| 決策樹和隨機森林 | 決策樹的基本概念 |
| 選擇最佳劃分標準 | |
| 隨機森林 | |
| 神經網絡 | 神經元模型 |
| 感知器 | |
| 多層感知器 | |
| 經驗風險和結構風險 | |
| 梯度下降和反向傳播 | |
| RBF網絡 | |
| 超限學習機 | |
| 神經網絡訓練技巧 |
| 教學課程 | 課程內容 |
| 人工智能 | 人工智能、機器學習與深度學習 |
| 深度學習 | 深度學習的發展歷程 |
| 卷積神經網絡 | 發展歷程 |
| 基本結構 | |
| 前饋運算與反向傳播 | |
| 相關性質 | |
| 卷積神經網絡變種 | |
| 常用卷積神經網絡模型 | |
| 循環神經網絡 | 循環神經網絡簡介 |
| 長短時記憶網絡神經 | |
| 循環神經網絡的變體 | |
| 生成對抗網絡 | 生成對抗網絡簡介 |
| 生成對抗網絡基本結構 | |
| 生成對抗網絡變種 |
| 實驗課程 | 課程內容 |
| ROS基礎與運動學 | ROS基礎課程 |
| ROS創建工程項目 | |
| 自定義消息 | |
| Server通訊 | |
| 機械臂URDF模型 | |
| 機械臂運動學正反解 | |
| MoveIt配置 | |
| 智能串行總線舵機 | |
| PC上位機控制 | |
| 機械臂自定義學習動作組 | |
| 機械臂關節弧度及末端姿態控制 | |
| 機械臂工作區域內抓取、搬運 | |
| 6自由度逆運動學控制 |
| 實驗課程 | 課程內容 |
| Jetson nano GPIO課程 | 雙色LED控制 |
| 電位器檢測 | |
| 繼電器控制 | |
| 輕觸開關按鍵 | |
| PCF8591模數轉換 | |
| PS2操縱桿 | |
| 觸摸開關控制 | |
| 直流電機風扇 | |
| 步進電機驅動 | |
| 傳感器實驗課程 | 模擬霍爾傳感器 |
| 模擬溫度傳感器 | |
| 火焰報警 | |
| 煙霧傳感器 | |
| 超聲波傳感器距離檢測 | |
| 旋轉編碼器 | |
| 紅外避障傳感器 | |
| BMP180氣壓傳感器 | |
| MPU6050陀螺儀加速度傳感器 | |
| 循跡傳感器 |
| 實驗課程 | 課程內容 |
| 機械臂基礎課程 | 用戶按鍵控制 |
| 蜂鳴器控制實驗 | |
| OLED控制實驗 | |
| 控制單個舵機 | |
| 同時控制6個舵機動作 | |
| 讀取舵機當前位置 | |
| 機械臂關節標定實踐 | |
| 機械臂關節弧度及末端姿態控制 | |
| 機械臂舞蹈表演 | |
| 機械臂搬運色塊實踐 | |
| 機械臂搬運碼垛色塊實踐 | |
| 機械臂抓取工作區域九點標定 | |
| 機械臂抓取工作區域物塊測試 |
| 實驗課程 | 課程內容 |
| AI視覺開發課程 | 安裝和使用Matplotlib、Pyplot 和 Numpy |
| 在OpenCV中運行攝像頭 | |
| JetCam庫中測試USB攝像頭 | |
| OpenCV讀取、寫入和顯示圖像 | |
| OpenCV讀取、顯示和保存視頻 | |
| OpenCV繪圖函數使用 | |
| OpenCV圖像質量和像素操作 | |
| OpenCV圖片剪切 | |
| OpenCV圖片平移 | |
| OpenCV圖片鏡像 | |
| OpenCV仿射變換 | |
| OpenCV圖片縮放 | |
| OpenCV圖片旋轉 | |
| OpenCV圖片處理 | |
| OpenCV灰度處理 | |
| OpenCV圖像美化 | |
| OpenCV邊緣檢測 | |
| OpenCV二值化處理 | |
| OpenCV矩形圓形繪制 | |
| OpenCV文字圖片處理 | |
| OpenCV線段繪制 | |
| OpenCV彩色圖片直方圖 | |
| OpenCV直方圖均衡畫 | |
| OpenCV圖片修補 | |
| OpenCV亮度增強 | |
| OpenCV高斯均值濾波 | |
| OpenCV磨皮美白 | |
| OpenCV中值濾波 | |
| AI視覺與機械臂綜合課程 | 顏色檢測 |
| 臉部和眼睛檢測 | |
| 行人檢測 | |
| 汽車檢測 | |
| 車牌檢測 | |
| 目標追蹤 | |
| 定位物體實時位置 | |
| 攝像頭機械臂物體追蹤 | |
| 攝像頭機械臂人臉追蹤 | |
| 色塊抓取分揀實驗 | |
| 攝像頭ArucoTag識別抓取實驗 | |
| AI人工智能機械臂與主人互動實踐 | |
| AI人工智能機械臂手勢識別抓取指定色塊進行碼垛 | |
| AI人工智能機械臂垃圾分類實踐 | |
| 嵌入式視覺應用 | 圖像分類 |
| 物體檢測 | |
| 語義分割 | |
| 目標檢測 | |
| 人體姿態動作識別 | |
| 背景移除 | |
| 單眼深度圖 |
| 實驗課程 | 課程內容 |
| AI聽覺領域前沿算法 | 連接時序分類模型 |
| Attention模型 | |
| 基于HMM的語音識別 | |
| Transformer | |
| AI聽覺綜合實戰 | AI聽覺領域前沿算法 |
| 在線語音合成 | |
| 語音聽寫流式 | |
| 圖靈機器人 | |
| AIUI | |
| VAD端點檢測 | |
| 小薇機器人語音對話 | |
| Snowboy語音喚醒 | |
| 語音情感識別 | |
| 基于 Kaldi 的語音識別實踐 |
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