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Was genau ist eigentlich Edge-KI?Intelligenz direkt im Gerät
Wir stellen vor: Edge Impulse StudioKI-Modelle für Edge-Geräte einfach erstellen und bereitstellen
Keyword Spotting mit Edge ImpulseErfassen, Trainieren und Implementieren
Intelligente Gerätesteuerung per Sprachbefehl mit Nordic Thingy:53
Edge-KISchlüsselbegriffe zum Verständnis von Edge-KI und Machine Learning
Crashkurs: Einstieg in Edge ImpulseWie Sie mit dem Arduino Nano 33 BLE Sense ein ML-Modell erfassen, trainieren und bereitstellen
Ein neues Kapitel für ArduinoVom Hobby-Board zur Edge-Computing-Plattform
Erste Schritte mit Objekterkennung auf Edge-Geräten
Fehlererkennung auf LeiterplattenComputer Vision mit dem Raspberry Pi
KI-Skalierung für kleinste Geräte
Optimierung der Energieeffizienz bei batteriebetriebenen Edge-KI-Geräten
KI-ToasterWenn Edge-KI das Frühstück rettet
Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi trifft Edge-KI
Unternehmensführung, Embedded ML und die Edge-Revolution
Vision-Language-Modelle für Edge-GeräteKaskadierte Modelle für höhere Zuverlässigkeit
Lernen Sie Edge Impulse kennenFragen aus der Elektor-Community
Projekt-Update #5: Energiemessgerät mit ESP32Haushaltsgeräte mit Edge-KI erkennen
Bewegungserkennung mit Anomalie-ErkennungEin End-to-End-Tutorial
Intelligentes Belüftungssystem: Verbindung von Schall- und UmweltdatenEin Dual-MCU-Ansatz mit Machine Learning für die automatische Steuerung von Fenstern und Jalousien
Sprachsteuerung für Ohrhörer und Headsets
Edge-KI: Intelligente Geräte auf dem Vormarsch
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OBD2 Sensor DashboardOld Dials Sparked a Quest for Real Data
OBD2: Add a Rev Counter and Gear Shift Indicator to Your CarRetro, but Super Useful
LiDAR and Vision Sensors for Robotics
Sensor+Test 2025 and PCIM 2025
Contact-Free E-Field Measurements (1)A Vibrating Membrane for Assessing DC Voltages or Static Electric Fields
Wireless Mailbox NotifierFrom Optical Sensors to Radar, Exploring a Few Options
Elektor Mini-WheelieA Self-Balancing Robot
Solar CellsPeculiar Parts, the Series
Getting Started With a Modern Radar SensorIs an Accurate Measurement on Your Radar?
From Life’s ExperiencePaper Factory
CybersecurityTough Times for Hackers
Siglent Presents Next-Gen Multi-Channel OscilloscopesHigh-Performance Solutions for Modern Power and Embedded Systems
Bluetooth 6.0 Brings Enhanced Distance-Ranging ApplicationsNew Version Offers Improved Device Positioning and Location Services
Exploring Wireless Communication with BeagleY-AI
Err-lectronicsCorrections, Updates, and Readers’ Letters
Starting Out in Electronics……Concludes the Topic on Opamps
A Powerful AI Code AssistantSpeed Up Your Development with Continue and Visual Studio Code
Solar Charge Controller with MPPT (2)The Circuit
Ultrasonic Obstacle DetectorA Simple Project to Help Those with Impaired Vision
2025: An AI OdysseyMid-Year Review
Raspberry Pi Standalone MIDI Synthesizer (3)Making It Smarter and Adding a User Interface
Meshtastic: A Demo ProjectAn Intelligent Mesh of LoRa Radios
Analog Audio Frequency GeneratorHigh-Quality Adjustable Frequency Sine Wave Generator
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Horloge 2.0 le réveil-matin de vos rêves
PIO du RP2040 en pratique expérimentation des programmables E/S du RP2040
ChipTweaker du pauvre homme Nous avons des moyens (abordables) de vous faire parler
générateur d'équipement externe avec interface USB deux PICs pour le prix d'un AVR
vitamines audio pour micro ramollo Comment gonfler soi-même le levé de sortie d'un microphone
FFT avec Maixduino Acquisition des spectres de fréquences
sur le vif sans raison apparente
pilote de moteurs pas à pas UCN5804 drôle de composant, la série
simulation du circuit avec Micro-Cap Les premiers ministres transmettent un problème mondial
Prix PAUL 2022 les jeunes talents de la technologie et des solutions créatives
Mon première radio définie par logiciel réalisé, dans les 15 minutes
la documentation des microcontrôleurs sans peine (1) la structure d'une fiche technique
et pour l'IA et les systèmes d'embarquement ? outils, plaques et remplacement des éditeurs
numériser une ferme verticale
Infographie : embarqué et l'ia d'aujourd'hui et demain
Présentation du TinyML
Étude de cas KwickPOS
Hautes performances pour tous Normes Ordinateur sur module
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sortie vidéo sur les microcontrôleurs (2) sorties VGA et DVI
le système d'exploitation temps réel Metronom un RTOS pour les processeurs AVR
DVI sur le RP2040 Entrées de Luke Wren, développeur compositeur avec Raspberry Pi
L?afficher HAT Mini Aperçus d'affiches avec Raspberry Pi !
WEEF Awards 2022 : célébrez les bonnes choses
Hexadoku
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What to expect
This Elektor edition guest-edited by Edge Impulse explores the edge AI workflow, from data collection and model training to deployment and optimization:
End-to-End Edge AIA hands-on object detection series that walks through the complete machine learning pipeline on embedded hardware.
High-Resolution, High-Speed Object Counting (Nvidia Jetson Nano, TensorRT)Pushing inference speed and precision for visual counting applications.
PCB Defect Detection with Computer Vision (Raspberry Pi)Smarter manufacturing through embedded vision.
Smart Building Ventilation with Sensor FusionAI-powered environmental optimization for energy efficiency.
Analog Meter Reading (Arduino Nicla Vision)A TinyML approach to automating analog infrastructure.
Smart Appliance Control Using Voice Commands (Nordic Thingy:53)Speech recognition at the edge.
Liquid Classification with TinyML (Seeed Wio Terminal + TDS Sensor)Combining IoT sensing and embedded ML for fluid analysis.
Surgery Inventory Object DetectionApplying real-time vision to healthcare logistics.
Plus, the magazine includes exclusive interviews with: Edge Impulse co-founders Zach Shelby and Jan Jongboom; Qualcomm Technologies VP of product management Manny Singh; and EDGE AI FOUNDATION CEO Pete Bernard. Also included are a Tech the Future essay titled "AI at the Edge: Powering the Next Generation of Devices," an Industry Case Study on GlobalSense, and more.
Contents
What the Heck Is Edge AI Anyway?Bringing Intelligence to the Device
Meet Edge Impulse StudioEasily Build and Deploy Edge AI Models
Keyword Spotting with Edge ImpulseCollect, Train, and Deploy
Smart Appliance Control Using Voice Commands with the Nordic Thingy:53
Key Terms for Understanding Edge AI and Machine Learning
Crash Course: Getting Started with Edge ImpulseLearn to Collect, Train, and Deploy an ML Model with the Arduino Nano 33 BLE Sense
A New Chapter for ArduinoFrom Hobby Board to Edge Computing Powerhouse
Getting Started with Object Detection on Edge Devices
PCB Defect DetectionComputer Vision with Raspberry Pi
Scaling AI to the Smallest Devices
Optimizing Power Efficiency in Battery-Driven Edge AI Devices
AI ToasterWhen Edge AI Meets Breakfast
Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi Familiarity Meets Edge AI
Leadership, Embedded ML, and the Edge Revolution
Vision Language Models for the EdgeCascading Models for Better Reliability
Get to Know Edge ImpulseQuestions from the Elektor Community
Project Update #5: ESP32-Based Energy MeterUsing Edge AI to Recognize Household Loads
Motion Recognition with Anomaly DetectionAn End-to-End Tutorial
Smart Ventilation System: Fusing Sound and Environmental DataA Dual-MCU Machine Learning Approach for Automated Window and Louver Control
Bringing Voice Control to Earbuds and Headsets
AI at the Edge: Powering the Next Generation of Devices
With Examples for Raspberry Pi Pico and ESP32
Creating and programming small electronic systems is now easier than ever before. With inexpensive development boards and modern software tools, anyone curious about embedded design can quickly move from an idea to a working piece of hardware. At the heart of this change is MicroPython—a clear, interactive, and beginner-friendly way to program microcontrollers while still remaining closely connected to the underlying electronics.
This book introduces embedded programming through MicroPython on popular platforms such as the Raspberry Pi Pico and the ESP32. You will discover how to use microcontrollers for reading inputs, processing data, and controlling outputs in a predictable, real-time loop. With just a few lines of code, you can blink LEDs, read sensors, drive motors, and communicate with the outside world. The interactive REPL programming interface encourages experimentation and fast learning, making concepts tangible from the very first chapter.
While different boards offer different capabilities, they all share the same core principles. Timers, GPIO, analog I/O, PWM, interrupts, and communication interfaces form the foundation of every embedded system.
By focusing on these universal building blocks, this book helps you build skills that transfer across platforms and scale naturally toward more advanced development. Whether you are a beginner or an experienced programmer entering embedded systems, you will find that working with MicroPython is both practical and genuinely enjoyable.
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CaptureCountEin Objektdetektor und -zähler auf dem Raspberry Pi 5
Spannungsreferenz mit Arduino Pro MiniLinearisieren und kalibrieren Sie analoge Eingänge
FPGAs für EinsteigerDer Weg vom Mikrocontroller zur FPGA-Programmierung
Update: STM32 Wireless Innovation Design Contest 2024
Bluetooth LE mit MAUISteuer-Apps für Android und Co.
Breakout-Board für Port-ErweiterungMehr I/Os für Ihr Entwicklungssystem
AI-SpezialistMachine Learning mit dem Jetson Nano
2024: Eine Odyssee in die KIErste Gehversuche mit TensorFlow
262.144 Wege, das Spiel des Lebens zu spielenEin Leserprojekt in Kürze
Aus dem Leben gegriffenDer Chinesische Drache
Bringen Sie Ihren DC-Bürstenmotor zum Laufen!Beispielprojekte aus dem Motor Control Development Bundle von Elektor
ESP32-RS232-AdapterWireless-Anbindung klassischer Messgeräte
Aller Anfang......muss nicht schwer sein: Mehr über Operationsverstärker
Empfehlungen für ESP-Bibliotheken
Piezoelektrische BauelementeBemerkenswerte Bauteile
Ein intelligenter ObjektzählerBilderkennung leicht gemacht mit Edge Impulse
Meistern Sie die kniffligsten Probleme Ihrer Embedded-Entwicklungen!
ESP32-TerminalEin Handheld-Gerät mit Touch-Display
Erste Schritte mit dem Zephyr RTOSSehr leistungsfähig, aber schwer zu beherrschen
Preisgekrönte EthikEin Gespräch mit CTO Alexander Gerfer von Würth Elektronik eiSos über die Ermöglichung von Innovation und achtsames Verhalten
Projekt 2.0Korrekturen, Updates und Leserbriefe
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Wat is Edge-AI nu eigenlijk?Intelligentie naar het apparaat brengen
Maak kennis met Edge Impulse StudioEenvoudig Edge-AI modellen bouwen en implementeren
Keyword spotting met Edge ImpulseVerzamelen, trainen en implementeren
Slimme apparaten bedienen via spraakbesturing met de Nordic Thingy:53
Sleutelbegrippen voor het begrijpen van Edge AI en Machine Learning
Snelcursus: Aan de slag met Edge ImpulseLeer een ML-model te verzamelen, trainen en implementeren met de Arduino Nano 33 BLE Sense
Een nieuw hoofdstuk voor ArduinoVan hobbyboard tot Edge computing-krachtpatser
Aan de slag met objectdetectie op edge-apparaten
Detectie van defecten op printplatenComputer Vision met de Raspberry Pi
AI op maat maken voor de kleinste apparaten
Optimalisatie van het energieverbruik in batterijgevoede Edge-AI apparaten
AI ToasterWanneer Edge-AI en ontbijt samenkomen
Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi ervaring in combinatie met Edge AI
Leiderschap, Embedded ML en de Edge-revolutie
Vision language models voor EdgeModel-cascadering voor betere betrouwbaarheid
Maak kennis met Edge ImpulseVragen van de Elektor-community
Projectupdate #5: Energiemeter op basis van ESP32Edge-AI gebruiken voor herkenning van huishoudelijke verbruikers
Bewegingsherkenning met anomalie-detectieEen uitgebreide training
Slim ventilatiesysteem: integratie van geluids- en omgevingsgegevensEen machine learning toepassing met dubbele MCU voor geautomatiseerde bediening van ramen en lamellen
Spraakbesturing voor oordopjes en headsets
Edge-AI: de volgende generatie apparaten mogelijk maken
Technology is constantly changing. New microcontrollers become available every year. The one thing that has stayed the same is the C programming language used to program these microcontrollers. If you would like to learn this standard language to program microcontrollers, then this book is for you!
Arduino is the hardware platform used to teach the C programming language as Arduino boards are available worldwide and contain the popular AVR microcontrollers from Atmel.
Atmel Studio is used as the development environment for writing C programs for AVR microcontrollers. It is a full-featured integrated development environment (IDE) that uses the GCC C software tools for AVR microcontrollers and is free to download.
At a glance:
Start learning to program from the very first chapter
No programming experience is necessary
Learn by doing – type and run the example programs
A fun way to learn the C programming language
Ideal for electronic hobbyists, students and engineers wanting to learn the C programming language in an embedded environment on AVR microcontrollers
Use the free full-featured Atmel Studio IDE software for Windows
Write C programs for 8-bit AVR microcontrollers as found on the Arduino Uno and MEGA boards
Example code runs on Arduino Uno and Arduino MEGA 2560 boards and can be adapted to run on other AVR microcontrollers or boards
Use the AVR Dragon programmer/debugger in conjunction with Atmel Studio to debug C programs
Mit dem Elektor Arduino Nano Trainingsboard (MCCAB) eigene Projekte realisieren
Der Mikrocontroller ist das wohl faszinierendste Teilgebiet der Elektronik, denn aufgrund der Vielzahl von Funktionen, die er auf seinem Chip vereinigt, ist er für den Entwickler ein universelles Multi-Tool zur Realisierung seiner Projekte. Praktisch jedes Gerät des täglichen Gebrauchs wird heute von einem Mikrocontroller gesteuert. Für einen elektronischen Laien blieb es aufgrund der Komplexität bisher allerdings ein Wunschtraum, eigene Ideen mit einem Mikrocontroller zu realisieren. Das Arduino-Konzept hat den Einsatz von Mikrocontrollern weitgehend vereinfacht, sodass jetzt auch Laien eigene Elektronik-Ideen mit einem Mikrocontroller verwirklichen können.
Buch & Hardware im Bundle: 'Learning by Doing'
Dieses im Bundle mitgelieferte Buch (im großen A4-Format) zeigt, wie man auch ohne große Erfahrung in Elektronik und Programmiersprachen eigene Projekte mit einem Mikrocontroller realisieren kann. Es ist ein Mikrocontroller-Praxiskurs für Einsteiger, denn nach einem Überblick über die Interna des Mikrocontrollers und einer Einführung in die Programmiersprache C liegt der Schwerpunkt des Kurses auf den praktischen Übungen. Der Leser eignet sich die erforderlichen Kenntnisse durch 'Learning by Doing' an: in dem umfangreichen Praxisteil mit 12 Projekten und 46 Übungen wird das im vorderen Teil des Buches Gelernte mit vielen Beispielen unterlegt. Die Übungen sind dabei so aufgebaut, dass der Bearbeiter eine Aufgabenstellung erhält, die er mit seinem im Theorieteil des Buches aufgebauten Wissen löst. Für jede Übung gibt es anschließend eine ausführlich erklärte und kommentierte Musterlösung, die dem Bearbeiter bei Problemen weiterhilft und die er mit seiner eigenen Lösung vergleichen kann.
Arduino IDE
In der Arduino IDE, einer Software-Entwicklungsumgebung, die kostenlos auf den eigenen PC heruntergeladen werden kann und die das gesamte Softwarepaket enthält, das für ein eigenes Mikrocontroller-Projekt benötigt wird, schreibt der Bearbeiter mit dem Editor der IDE seine Programme („Apps“) in der Programmiersprache C. Der in die Arduino IDE integrierte Compiler übersetzt sie in die Bits und Bytes, die der Mikrocontroller versteht und die dann über ein USB-Kabel in den Speicher des Mikrocontrollers auf dem Elektor Arduino Nano Trainingsboard (MCCAB) geladen werden.
Externe Sensoren, Motoren oder Baugruppen abfragen oder steuern
Das Elektor Arduino Nano Trainingsboard (MCCAB) enthält neben einem Mikrocontrollermodul Arduino Nano alle für die Übungen benötigten Bauteile wie Leuchtdioden, Schalter, Taster, akustische Signalgeber usw. Auch externe Sensoren, Motoren oder Baugruppen können mit diesem Mikrocontroller-Übungssystem abgefragt oder gesteuert werden.
Technische Daten (Arduino Nano Trainingsboard MCCAB)
Stromversorgung
Über die USB-Verbindung des zur Erstellung der Programme sowieso angeschlossenen PCs oder ein externes Netzteil (nicht im Lieferumfang enthalten)
Betriebsspannung
+5 Vcc
Eingangsspannung
Alle Eingänge
0 V bis +5 V
VX1 und VX2
+8 V bis +12 V (nur bei Verwendung eines externen Netzteils)
Mikrocontrollermodul
Arduino Nano
Hardwareperipherie
LCD
2x16 Zeichen
Potenziometer P1 & P2
JP3: Auswahl der Betriebsspannung von P1 & P2
Verteiler
SV4: Verteiler für die BetriebsspannungenSV5, SV6: Verteiler für die Ein-/Ausgänge des Mikrocontrollers
Schalter und Taster
RESET-Taster auf dem Arduino Nano-Modul6x Tastschalter K1 … K66x Schiebeschalter S1 … S6JP2: Verbindung der Schalter mit den Eingängen des Mikrocontrollers
Summer
Piezo-Summer Buzzer1 mit Steckbrücke auf JP6
Leuchtanzeigen
LED L auf dem Arduino Nano-Modul, verbunden mit GPIO D1311x LED: Zustandsanzeige für die Ein-/AusgängeJP6: Verbindung der LEDs LD10 … LD20 mit den GPIOs D2 … D12
Serielle SchnittstellenSPI & I²C
JP4: Auswahl des Signals an Pin X der SPI-Steckerleiste SV12SV9 bis SV12: SPI-Interface (3,3 V/5 V) bzw. I²C-Interface
Schaltausgang für externe Geräte
SV1, SV7: Schaltausgang (maximal +24 V/160 mA, extern zugeführt)SV2: 2x13 Pins zum Anschluss externer Module
3x3 LED-Matrix (9 rote LEDs)
SV3: Spalten der 3x3 LED-Matrix (Ausgänge D6 … D8)JP1: Verbindung der Reihen mit den GPIOs D3 … D5
Software
Library MCCABLib
Steuerung der Hardware-Komponenten (Schalter, Taster, Leuchtdioden, 3x3 LED-Matrix, Summer) auf dem MCCAB Trainingsboard
Betriebstemperatur
bis +40 °C
Abmessungen
100 x 100 x 20 mm
Technische Daten (Arduino Nano)
Mikrocontroller
ATmega328P
Architektur
AVR
Betriebsspannung
5 V
Flashspeicher
32 KB, davon 2 KB vom Bootloader belegt
SRAM
2 KB
Taktfrequenz
16 MHz
Analoge IN-Pins
8
EEPROM
1 KB
DC-Strom pro I/O-Pin
40 mA an einem I/O-Pin, insgesamt maximal 200 mA an allen Pins gemeinsam
Eingangsspannung
7-12 V
Digitale I/O-Pins
22 (6 davon sind PWM-fähig)
PWM-Ausgänge
6
Stromverbrauch
19 mA
Abmessungen
18 x 45 mm
Gewicht
7 g
Lieferumfang
Elektor Arduino Nano MCCAB Trainingsboard
Arduino Nano
Buch: Mikrocontroller-Praxiskurs für Arduino-Einsteiger
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