Навчальний набір Seeed Studio Applications Kit ML101 призначений для вивчення основ машинного навчання на пристроях з обмеженими ресурсами (TinyML). Комплект базується на контролері Wio Terminal та включає датчики Grove, а також курс від професора Гарвардського університету.

• Навчальний курс від професора Vijay Reddi (Гарвардський університет)
• Контролер Wio Terminal: ATSAMD51, 120 МГц, 4 МБ Flash
• Бездротовий модуль Realtek RTL8720DN (Wi-Fi та Bluetooth)
• Вбудований IMU LIS3DHTR, мікрофон, динамік та LCD-екран 2,4"
• Датчики Grove: ультразвуковий та температури/вологості
• Підтримка Arduino, MicroPython та Codecraft

Завдяки навчальному курсу, розробленому професором Vijay Reddi з Гарвардського університету, ви опануєте повний цикл роботи з даними: від збору та попередньої обробки до навчання моделей та їх оптимізації. Цей підхід дозволяє отримати практичний досвід впровадження алгоритмів машинного навчання у готових IoT-проєктах.

Серцем набору є модуль Wio Terminal на базі мікроконтролера ATSAMD51, який працює на частоті 120 МГц (з потенціалом до 200 МГц) та має 4 МБ Flash-пам'яті. Вбудований 2,4-дюймовий LCD-екран дозволяє візуалізувати дані та результати роботи моделей безпосередньо на пристрої.

Контролер оснащений IMU (LIS3DHTR), мікрофоном, динаміком, датчиком освітлення та ІЧ-передавачем (940 нм). Бездротовий модуль Realtek RTL8720DN забезпечує підтримку Wi-Fi та Bluetooth, що критично важливо для передачі даних у мережевих проєктах.

У комплект входять два модулі Grove: ультразвуковий датчик та датчик температури й вологості. Система Grove є відкритою та модульною, що спрощує підключення додаткових сенсорів через два багатофункціональні порти Grove та 40-контактний GPIO-роз'єм, сумісний із Raspberry Pi.

Набір підтримує різні середовища розробки, включаючи графічне середовище Codecraft, Arduino та MicroPython. Це дозволяє обрати інструмент, який найкраще відповідає вашому рівню підготовки та специфіці проєкту.

Набір Applications Kit ML101 ідеально підходить для студентів, інженерів та ентузіастів, які хочуть зануритися у світ TinyML та створити власні розумні пристрої на базі штучного інтелекту.