Zavod.devсоздан инженерами для инженеров
Raspberry Pi

Фитнес-трекер TinyML DIY с использованием Raspberry Pi Pico

2 112 ₽

Для B2B-заказов цена, срок и состав поставки фиксируются в счёте. Каталог не является публичной офертой. НДС не облагается (продавец применяет УСН).

Под заказ
  • На складе0 шт.
Производитель
Raspberry Pi
Модель
TinyML DIY Fitness Tracker using Raspberry Pi Pico
Артикул
TIFCB1586
Категория
Платы Arduino, ESP32 и maker-контроллеры
Платформа
Raspberry Pi

Описание

Фитнес-трекер TinyML DIY с использованием машинного обучения Raspberry Pi Pico, отрасль искусственного интеллекта, влияет на общество, промышленность и в целом. Адаптируемость языка программирования Python к машинному обучению еще больше увеличила его популярность. Этот набор TinyML поможет вам сделать свой собственный фитнес-трекер своими руками с помощью Raspberry Pi Pico. Что вы узнаете: приобретете рабочие знания.

Гайд: как выбрать Вычислители — критерии, интерфейсы и типичные ошибки

Характеристики

ПлатформаRaspberry Pi
ПроизводительRaspberry Pi

О товаре

Фитнес-трекер TinyML DIY с использованием Raspberry Pi Pico — Платы Arduino, ESP32 и maker-контроллеры от Raspberry Pi, модель TinyML DIY Fitness Tracker using Raspberry Pi Pico.

Развернуть текст

Ключевые характеристики: Платформа: Raspberry Pi; Производитель: Raspberry Pi. Цена — 2 112 ₽, под заказ. Доставка по России, отгрузка для юридических лиц, КП по запросу.

Отзывы

По товару «Фитнес-трекер TinyML DIY с использованием Raspberry Pi Pico» пока нет опубликованных отзывов покупателей. Зарегистрированные пользователи смогут оставить отзыв после покупки.

Войти и написать

Мы не публикуем сгенерированные оценки и не размечаем отзывы в JSON-LD, пока нет подтвержденных отзывов после покупки.

Вопросы о товаре

Есть ли гарантия на товар?
Да, 12 месяцев на всё оборудование.
Как осуществляется доставка?
Доставка по РФ курьером или СДЭК, 3–7 дней.
Можно ли вернуть товар?
Да, в течение 14 дней согласно ФЗ-2300-I.

Частые вопросы

Одноплатные компьютеры (Raspberry Pi, Rock Pi, Orange Pi) несут полноценную ОС Linux, гигабайты ОЗУ и интерфейсы Ethernet/USB3/HDMI — это база для машинного зрения и обработки данных. Микроконтроллеры (STM32, NXP, GD32, ESP32) работают без ОС в реальном времени, управляют периферией по I2C, SPI, UART, CAN и потребляют единицы милливатт. Для AI-инференса на краю берут SoM Jetson или Coral, а для жёсткой логики и опроса датчиков — промышленный MCU.