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Cette offre comprend l’AI Fusion Lab Kit, composé de plus de 450 pièces, ainsi que le livre Physical AI with Raspberry Pi. Il offre une introduction complète et pratique à l’IA, à l’électronique et à la programmation en Python. Réalisez des projets concrets combinant vision par ordinateur, interaction vocale, capteurs, moteurs et grands modèles de langage. Le livre inclus vous guide étape par étape, de la configuration du Raspberry Pi et du contrôle du matériel jusqu'à la création d'applications avancées utilisant OpenCV, MediaPipe, YOLO, les services OpenAI et les modèles locaux Ollama. SunFounder AI Fusion Lab Kit pour Raspberry Pi (450+ pièces) Le kit AI Fusion Lab transforme un Raspberry Pi en une plateforme complète pour l'apprentissage de l'intelligence artificielle, de l'électronique et de la programmation en Python. Il est compatible avec les modèles Raspberry Pi 5, 4B, 3B+, 3B et Zero 2 W, ainsi qu'avec des modèles et services d'IA populaires tels que ChatGPT, Gemini, Grok, DeepSeek, Qwen, Doubao et Ollama. Grâce à sa caméra, son module Pan-Tilt HAT, son capteur 10 axes, son microphone, son haut-parleur et ses composants électroniques, ce kit permet aux utilisateurs de réaliser des projets d'IA interactifs combinant voix, vision, mouvement et données de capteurs. Il est idéal pour les débutants, les étudiants, les makers et toute personne souhaitant explorer des applications concrètes de l'IA. Créez des projets d'IA multimodaux Combinez de grands modèles de langage (LLM) avec la reconnaissance vocale, la synthèse vocale, la vision par caméra, des capteurs et des circuits sur platine d'essai. Réalisez des projets capables d'écouter, de parler, de voir, de réagir et d'interagir avec leur environnement, tout en découvrant le fonctionnement des systèmes d'IA modernes. Explorez la vision par IA et le suivi d'objets Utilisez YOLO, OpenCV et MediaPipe pour détecter et suivre des objets, des couleurs, des visages et des mouvements humains. Le module motorisé Pan-Tilt HAT permet à la caméra de suivre automatiquement des cibles, illustrant ainsi la synergie entre la vision par ordinateur et le contrôle de mouvement. IA vocale avec le Fusion HAT+ Le Fusion HAT+ simplifie le contrôle matériel grâce à une bibliothèque Python unifiée et prend en charge l'arrêt sécurisé du Raspberry Pi. Son microphone et son haut-parleur intégrés facilitent le développement d'assistants à commande vocale et d'autres applications d'IA conversationnelle. Compatible avec Raspberry Pi 5, 4B, 3B+, 3B et Zero 2 W Prend en charge plusieurs modèles d'IA, qu'ils soient basés sur le cloud ou locaux Inclut une caméra, une carte Pan-Tilt HAT, un module 10DOF, un microphone et un haut-parleur Projets couvrant l'IA vocale, la vision par ordinateur, les capteurs et l'électronique Tutoriels vidéo, documentation et exemples de code Livre : Physical AI with Raspberry Pi En s'appuyant sur le Raspberry Pi et le kit AI Fusion Lab, cet ouvrage vous guide étape par étape, depuis les bases de l'interfaçage matériel jusqu'au développement de systèmes intelligents capables de voir, d'écouter, de parler et de prendre des décisions. Que vous soyez étudiant, enseignant, maker ou ingénieur, vous acquerrez une expérience précieuse grâce à des projets conçus pour renforcer à la fois vos connaissances et votre confiance en vous. Après avoir abordé la configuration du système, la programmation GPIO, les capteurs, les écrans, les moteurs et les techniques d'automatisation, le livre introduit progressivement des sujets plus avancés tels que la reconnaissance vocale, la synthèse vocale (text-to-speech), l'IA conversationnelle, la reconnaissance d'objets et l'apprentissage automatique (machine learning). Vous apprendrez ainsi à créer des appareils à commande vocale, des assistants intelligents, des systèmes de suivi par caméra, des solutions de surveillance environnementale et des applications embarquées pilotées par l'IA. Explorez des technologies modernes comme les services OpenAI, les grands modèles de langage (LLM) locaux via Ollama, OpenCV, MediaPipe et la détection d'objets YOLO, tout en acquérant une expérience pratique sur des applications concrètes utilisées en robotique, en automatisation industrielle, dans les objets connectés et les systèmes autonomes. Vous découvrirez comment des logiciels intelligents peuvent interagir avec des capteurs, des caméras, des moteurs et des écrans pour créer des systèmes capables de réagir naturellement à leur environnement. Plutôt que de vous contenter de suivre des exemples de code, vous serez encouragé à expérimenter, personnaliser et enrichir chaque projet. Les techniques et compétences développées tout au long de cet ouvrage constituent une base solide pour l'innovation, le prototypage rapide, la recherche et le développement de produits. Si vous êtes prêt à aller au-delà de l'électronique traditionnelle pour explorer l'avenir des systèmes embarqués intelligents, ce livre vous accompagnera à chaque étape de votre parcours. Cette offre groupée contient : SunFounder AI Fusion Lab Kit for Raspberry Pi (d'une valeur de : 100 €) Livre : Physical AI with Raspberry Pi (d'une valeur de : 45 €) Non inclus Raspberry Pi

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Cette offre groupée pratique vous permet de créer de véritables applications d’IA en périphérie avec le Raspberry Pi Raspberry Pi AI HAT+ (13 TOPS) Le Raspberry Pi AI HAT+ est une carte d'extension conçue pour le Raspberry Pi 5, dotée d'un accélérateur Hailo AI intégré. Ce module complémentaire offre une approche rentable, efficace et accessible pour intégrer des capacités d'IA hautes performances, avec des applications couvrant le contrôle des processus, la sécurité, la domotique et la robotique. L'AI HAT+ se connecte via l'interface PCIe Gen3 du Raspberry Pi 5. Lorsque le Raspberry Pi 5 exécute une version actuelle du système d'exploitation Raspberry Pi, il détecte automatiquement l'accélérateur Hailo intégré, rendant l'unité de traitement neuronal (NPU) disponible pour les tâches d'IA. De plus, les applications de caméra rpicam-apps incluses dans Raspberry Pi OS prennent en charge de manière transparente le module AI, en utilisant automatiquement le NPU pour les fonctions de post-traitement compatibles. Raspberry Pi Camera Module 3 Le module Caméra Raspberry Pi 3 est un appareil photo compact de Raspberry Pi. Il est doté d'un capteur IMX708 de 12 mégapixels avec HDR et d'un autofocus à détection de phase. Le Camera Module 3 est disponible en version standard et en version grand angle, toutes deux avec ou sans filtre infrarouge. Le Camera Module 3 peut être utilisé pour prendre des vidéos full HD ainsi que des photos, et dispose d'un mode HDR jusqu'à 3 mégapixels. Son fonctionnement est entièrement pris en charge par la bibliothèque libcamera, y compris la fonction d'autofocus rapide de Camera Module 3 : cela le rend facile à utiliser pour les débutants, tout en offrant beaucoup pour les utilisateurs avancés. Camera Module 3 est compatible avec tous les ordinateurs Raspberry Pi. Livre : Edge AI Made Practical – AI Projects for the Raspberry Pi with the AI HAT+ L'intelligence artificielle embarquée (Edge AI) transforme les appareils du quotidien en intégrant l'intelligence là où elle est la plus utile : directement au cœur du matériel. Grâce à l'inférence embarquée, une caméra peut reconnaître instantanément un visiteur, un téléphone peut traduire la parole sans envoyer l'audio vers le cloud et un objet connecté peut détecter les anomalies en temps réel – rapidement, en toute confidentialité et de manière fiable, même en cas de perte de réseau. Ce livre est votre guide pratique pour construire précisément ce type de systèmes avec le Raspberry Pi AI HAT+ et l'accélérateur Hailo-8L. Vous commencerez par des bases solides : les concepts fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage automatique, le fonctionnement des réseaux neuronaux et ce qui distingue véritablement l'Edge AI de l'IA cloud – ainsi qu'une analyse franche des considérations éthiques et des impacts futurs. Cette offre groupée contient : Livre : Edge AI Made Practical Raspberry Pi AI HAT+ (13 TOPS) Raspberry Pi Camera Module 3 Refroidisseur actif pour Raspberry Pi 5 Câble d'écran FPC pour Raspberry Pi 5 (300 mm) Kit de composants Elektor Connecteur GPIO 40 broches Module de feux de signalisation LED rouge 5 V avec résistance intégrée LED jaune 5 V avec résistance intégrée LED verte 5 V avec résistance intégrée LED bleue 5 V avec résistance intégrée Plaque d'essai (400 points de connexion) 10 connecteurs Dupont Câbles (mâle-femelle) Module de capteur DHT22 Servomoteur Requis Raspberry Pi 5

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AI Projects for the Raspberry Pi with the AI HAT+ Edge AI is transforming everyday devices by putting intelligence where it matters most: directly inside the hardware. With on-device inference, a camera can recognize a visitor instantly, a phone can translate speech without streaming audio to the cloud, and a wearable can detect anomalies in real time—fast, private, and reliable even when the network disappears. This book is your practical guide to building exactly those kinds of systems with the Raspberry Pi AI HAT+ and the Hailo-8L accelerator. You’ll start with clear foundations: core AI and machine-learning concepts, how neural networks work, and what truly distinguishes Edge AI from cloud AI—plus an honest look at ethical considerations and future impacts. Then it’s straight to hands-on physical computing. Step by step, you’ll set up Raspberry Pi OS, power and cooling, and develop in Python using the Thonny IDE. You’ll learn GPIO basics with lights and servos, mount the AI HAT+ hardware, install and verify the Hailo software stack, and connect the right camera—official modules or USB webcams, even multiple cameras. From your first pipeline to real projects, you’ll run person detection, pose estimation, segmentation, and depth estimation, then level up with YOLO object detection: smart alerts, guest counters, and custom extensions. You’ll even connect vision to motion by combining gesture recognition with servo-driven mechanisms, including a robotic arm. With troubleshooting tips, hardware essentials, and a practical Python refresher, this book turns Edge AI from buzzword into buildable reality.

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TurtleBot 4 est la nouvelle génération de la plateforme robotique open source la plus populaire au monde pour l'éducation et la recherche, offrant une meilleure puissance de calcul, de meilleurs capteurs et une expérience utilisateur de classe mondiale à un prix abordable. TurtleBot 4 Lite est équipée d'une base mobile iRobot Create3, d'un puissant Raspberry Pi 4 exécutant ROS 2, d'une caméra stéréo spatiale OAK-D AI, d'un LiDAR 2D et de bien d'autres choses encore. Tous les composants ont été intégrés de manière transparente pour offrir une plateforme de développement et d'apprentissage prête à l'emploi. Profitez de la communauté florissante de développeurs ROS open source et commencez à apprendre la robotique dès le premier jour. Spécifications Plate-forme de base iRobot Create 3 Roues (diamètre) 72 mm Garde au sol 4,5 mm Ordinateur de bord Raspberry Pi 4 (4 Go) Vitesse linéaire maximale 0,31 m/s en mode sécurisé0,46 m/s sans mode sécurisé Vitesse angulaire maximale 1,90 rad/s Charge utile maximale 9 kg Temps de fonctionnement 2h 30m - 4h selon la charge Temps de charge 2h 30m Lidar RPLIDAR A1M8 Caméra OAK-D-Lite Alimentation utilisateur VBAT @1.9 A5 V @ faible courant3,3 V @ faible courant Extension USB 2x USB 2.0 (Type A)2x USB 3.0 (Type A) LED programmables Créer 3 anneaux lumineux Boutons et interrupteurs 2x boutons d'utilisateur Create 31x bouton d'alimentation Create3 Batterie 26 Wh Lithium Ion (14,4 V nominal) Station d'accueil Inclus Taille (L x L x H) 342 x 339 x 192 mm Poids 3,3 kg Téléchargements • Manuel de l’utilisateur  

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AI in Practice Dive into the fascinating world of robotics and automation! This Elektor Special shows you how to build your own robots with creativity, a little know-how, and affordable technology. From your first DIY project with Arduino or Raspberry Pi to intelligent systems with AI – this issue makes modern robotics understandable and accessible. Discover practical instructions, inspiring projects, and exciting insights into the maker scene. Learn how experimentation, community, and openness give rise to true innovation – and why robotics is so much more than just a technical hobby. Contents Imagination turns into reality Arduino-controlled Drawing Robot GalaxyRVR Mars Rover Kit for Arduino YDLIDAR X4Pro Lidar xHuskyLens AI Camera DOF Robot Arm with Raspberry Pi Pico Manufacturing Robots with Fischertechnik Pneumatic Industrial Robot Why Do We Keep Building Robot Dogs? Elektor Mini-Wheelie Robot Vehicles and Autonomous Driving

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AI Projects for the Raspberry Pi with the AI HAT+ Edge AI is transforming everyday devices by putting intelligence where it matters most: directly inside the hardware. With on-device inference, a camera can recognize a visitor instantly, a phone can translate speech without streaming audio to the cloud, and a wearable can detect anomalies in real time—fast, private, and reliable even when the network disappears. This book is your practical guide to building exactly those kinds of systems with the Raspberry Pi AI HAT+ and the Hailo-8L accelerator. You’ll start with clear foundations: core AI and machine-learning concepts, how neural networks work, and what truly distinguishes Edge AI from cloud AI—plus an honest look at ethical considerations and future impacts. Then it’s straight to hands-on physical computing. Step by step, you’ll set up Raspberry Pi OS, power and cooling, and develop in Python using the Thonny IDE. You’ll learn GPIO basics with lights and servos, mount the AI HAT+ hardware, install and verify the Hailo software stack, and connect the right camera—official modules or USB webcams, even multiple cameras. From your first pipeline to real projects, you’ll run person detection, pose estimation, segmentation, and depth estimation, then level up with YOLO object detection: smart alerts, guest counters, and custom extensions. You’ll even connect vision to motion by combining gesture recognition with servo-driven mechanisms, including a robotic arm. With troubleshooting tips, hardware essentials, and a practical Python refresher, this book turns Edge AI from buzzword into buildable reality.

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A Beginner's Guide to AI and Edge Computing Artificial Intelligence (AI) is now part of our daily lives. With companies developing low-cost AI-powered hardware into their products, it is now becoming a reality to purchase AI accelerator hardware at comparatively very low costs. One such hardware accelerator is the Hailo module which is fully compatible with the Raspberry Pi 5. The Raspberry Pi AI Kit is a cleverly designed hardware as it bundles an M.2-based Hailo-8L accelerator with the Raspberry Pi M.2 HAT+ to offer high speed inferencing on the Raspberry Pi 5. Using the Raspberry Pi AI Kit, you can build complex AI-based vision applications, running in real-time, such as object detection, pose estimation, instance segmentation, home automation, security, robotics, and many more neural network-based applications. This book is an introduction to the Raspberry Pi AI Kit, and it is aimed to provide some help to readers who are new to the kit and wanting to run some simple AI-based visual models on their Raspberry Pi 5 computers. The book is not meant to cover the detailed process of model creation and compilation, which is done on an Ubuntu computer with massive disk space and 32 GB memory. Examples of pre-trained and custom object detection are given in the book. Two fully tested and working projects are given in the book. The first project explains how a person can be detected and how an LED can be activated after the detection, and how the detection can be acknowledged by pressing an external button. The second project illustrates how a person can be detected, and how this information can be passed to a smart phone over a Wi-Fi link, as well as how the detection can be acknowledged by sending a message from the smartphone to your Raspberry Pi 5.

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Le téléchargement intégral de ce numéro est disponible pour nos membres GOLD et GREEN sur le site Elektor Magazine ! Pas encore membre ? Cliquez ici. L'architecture de processeur open-source RISC-V16 cartes et MCU à connaître un lecteur audio avec égaliseur basé sur un FPGAMixage audio numérique avec un Arduino MKR Vidor 4000 tête laser pour l’horloge de sable basé sur Raspberry Pi PicoDessiner avec la lumière participez au concours STM32 Edge AI système de contrôle environnemental multi-capteurs pour les plantesMesure sans fil de l'approvisionnement en eau et de la luminosité porte automatique contrôlée par l'IA et MaixduinoReconnaissance faciale avec une caméra l’électronique embarquée en 2024L’IA va redéfinir l’industrie Calcul en mémoire basé sur la charge chez EnCharge AI des opérations d'IA avec 10 fois moins d'énergie et des coûts divisés par 20 Une carte pour le développement et l’entraînement des modèles ML d’analyse des vibrations Elektor Mini-WheelieKit robot gyropode (robot autostabilisé) MCUViewerMCUViewer outil de débogage open source multiplateforme isolateur USB 2.0Isolation éléctrique pour les périphériques USB anticipation et actionApplication pratique de la maintenance prédictive SPoE – compatibilité électromagnétiquePaire unique avec Power-over-Ethernet à travers les yeux d'EMC rétro-techCréer un monde nouveau avec la télévision couleur surveillance ECGavec des modules Hexabitz et STM32CubeMonitor la bataille pour l’IA en périphérie HaLow atteint une distance Wifi record de 16 km à 900 MHz première puce embarquée CHERI RISC-V et programme d'accès anticipé la détection des incendies de forêt de troisième génération utilise des liaisons satellites sur le vifDélices et supplices du choix démarrer en électronique......Filtrage et contrôle de la tonalité Kit d'horloge quasi-analogiqueNouvelle version d'un classique d'Elektor une approche modulaire de test des capteursCarte de test de capteurs basée sur l'ESP32-S3 2025 : une odyssée de l'IAL'essor des modèles de fondation et leur impact sur l'accessibilité de l'IA Synthétiseur MIDI autonome Raspberry Pi (1)Préparation d'une plateforme pour des expériences d’IA en périphérie projet 2.0Corrections, mises à jour et courrier des lecteurs Le RISC-V AI, un processeur à tout faire : CPU, GPU, DSP, FPGA paroles de PDG : fraîcheur, silence et finesse programmation Dual-Core avec le Raspberry Pi PicoLe monde de la programmation parallèle

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Caractéristiques techniques Dual ARM Cortex-M0+ @ 133 MHz 264 kB on-chip SRAM dans six blocs indépendants Prise en charge de jusqu'à 16 Mo de mémoire Flash hors puce via un bus QSPI dédié. Contrôleur DMA AHB crossbar entièrement connecté Périphériques interpolateurs et diviseurs d’entiers Régulateur LDO sur puce programmable pour générer la tension de base./li> 2x PLL sur puce pour générer les horloges USB et centrales 30x broches GPIO, dont 4 utilisables comme entrées analogiques Périphériques 2x UARTs 2x contrôleurs SPI 2x contrôleurs I²C 16x canaux PWM Contrôleur USB 1.1 et PHY, avec prise en charge de l'hôte et du dispositif 8x Machines d’état PIO Ce que vous recevrez 10x puces RP2040

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Plateforme tout-en-un d'apprentissage et de développement en IA pour l'Edge Intelligence Ce kit de démarrage IA basé sur NVIDIA Jetson est une plateforme polyvalente pour l'apprentissage, le développement et l'expérimentation pratique de l'IA en périphérie (Edge AI). Conçu pour être utilisé avec le NVIDIA Jetson Orin Nano, le kit associe un écran IPS de 11,6 pouces, une caméra motorisée (pan-tilt) de 8 mégapixels et un système d'interaction vocale basé sur l'IA. Il comprend 30 modules fonctionnels et 38 cours Python soigneusement élaborés, allant du niveau débutant au niveau avancé. Le contenu pédagogique couvre les fondamentaux de Python, la technologie des capteurs, la vision par IA et la reconnaissance d'images. Grâce à des exercices pratiques étape par étape — allant de la programmation de base aux applications concrètes de vision par ordinateur — ce kit constitue une plateforme idéale pour les étudiants, les makers, les développeurs et toute personne souhaitant explorer l'intelligence artificielle et l'Edge Computing. Remarque : Le NVIDIA Jetson Orin Nano n'est pas inclus. Caractéristiques Conçu pour le NVIDIA Jetson Orin Nano Module d'interaction vocale par IA Caméra 8 MP avec contrôle panoramique et inclinaison Prend en charge le suivi d'objets et de visages Aucune soudure ni câblage complexe requis Écran IPS intégré de 11,6 pouces 30 modules fonctionnels 38 leçons Python étape par étape Interfaces d'extension I²C, UART et GPIO Mallette de transport incluse Spécifications Processeur principal Jetson Orin Nano Nombre de capteurs 30 Conception de la carte de capteurs Carte de capteurs intégrée ; aucune soudure ni câblage complexe requis Écran Écran IPS de 11,6 pouces Résolution de l'écran 1366 x 768 Caméra IMX219 8 MP Interfaces d'extension 2x I²C, 1x UART, 1x IO D13, 1x IO D12 Environnement de programmation Basé sur Python Nombre de tutoriels 38 tutoriels créatifs Public cible Étudiants, enseignants, passionnés de matériel informatique Scénarios d'application Idéal pour apprendre la programmation d'IA et les bases de la Jetson Orin Nano Dimensions 300 x 200 x 100 mm Liste des modules Module Quantité Capteur de température et d'humidité 1 pièce Bouton-poussoir 4 pièces Capteur de distance à ultrasons 1 pièce Capteur de luminosité 1 pièce Potentiomètre linéaire 1 pièce Buzzer 1 pièce Écran LCD 1 pièce Télécommande infrarouge 1 pièce Relais 1 pièce Module NFC 1 pièce Capteur de mouvement PIR 1 pièce Joystick 1 pièce Afficheur 4 chiffres 1 pièce LED 1 pièce Microphone 1 pièce Haut-parleur 1 paire Moteur vibrant 1 pièce Capteur tactile 1 pièce Matrice RVB 8x8 1 pièce Capteur de pression atmosphérique 1 pièce Capteur d'inclinaison 1 pièce Moteur pas à pas 1 pièce Accéléromètre et gyroscope 1 pièce Capteur de gaz (MQ2) 1 pièce Capteur à effet Hall 1 pièce Encodeur rotatif 1 pièce Commutateur photoélectrique en U 1 pièce Thermistance NTC 1 pièce Servomoteur 2 pièces Caméra monoculaire 1 pièce Inclus 1x Elecrow Kit de démarrage AI pour Jetson Orin Nano 1x Télécommande infrarouge 1x Carte NFC 1x Carte SD 128 Go 1x Câble GPIO 40 broches 2x Câble FPC 22 broches 2x Câble FPC 24 broches 1x Carte adaptateur Jetson DP et USB Non inclus NVIDIA Jetson Orin Nano Téléchargements Manual Wiki OpenClaw Install and Config Guide

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