جدول المحتويات:
- الخطوة 1: احصل على مركبات ثنائي الفينيل متعدد الكلور لمشروعك المُصنَّع
- الخطوة 2: نبذة عن جيتسون نانو
- الخطوة 3: البدء: الأجزاء
- الخطوة 4: تجهيز بطاقة SD
- الخطوة 5: تمهيد Jetson Nano
- الخطوة السادسة: تثبيت العروض التوضيحية:
- الخطوة 7: المزيد من الخطوات
فيديو: نفيديا جيتسون نانو تعليمي - النظرة الأولى باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي: 7 خطوات
2024 مؤلف: John Day | [email protected]. آخر تعديل: 2024-01-30 07:38
مرحبًا ، ما الأمر يا رفاق! Akarsh هنا من CETech.
اليوم سنلقي نظرة على SBC جديد من Nvidia وهو Jetson Nano ، يركز Jetson Nano على تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعرف على الصور وما إلى ذلك. سنقوم أولاً بتمهيد هذا الطفل ثم ننظر في كيف يمكننا العمل عليه. تحقق من مقطع الفيديو أعلاه والذي قد يجعل الأمور أكثر وضوحًا بالنسبة لك:) فلنبدأ الآن.
الخطوة 1: احصل على مركبات ثنائي الفينيل متعدد الكلور لمشروعك المُصنَّع
يجب عليك التحقق من PCBGOGO لطلب مركبات ثنائي الفينيل متعدد الكلور عبر الإنترنت بسعر رخيص!
تحصل على 10 مركبات ثنائي الفينيل متعدد الكلور عالية الجودة يتم تصنيعها وشحنها إلى باب منزلك مقابل 5 دولارات وبعض الشحن. ستحصل أيضًا على خصم على الشحن على طلبك الأول. تمتلك PCBGOGO القدرة على تجميع ثنائي الفينيل متعدد الكلور وتصنيع الاستنسل بالإضافة إلى الحفاظ على معايير الجودة الجيدة.
قم بفحصها إذا كنت بحاجة إلى تصنيع مركبات ثنائي الفينيل متعدد الكلور أو تجميعها.
الخطوة 2: نبذة عن جيتسون نانو
بعض المواصفات:
- وحدة معالجة الرسومات: وحدة معالجة الرسومات NVIDIA Maxwell ™ 128 نواة
- وحدة المعالجة المركزية: وحدة المعالجة المركزية رباعية النواة ARM® A57
- الذاكرة: 4 جيجا بايت 64 بت LPDDR4
- التخزين: 16 جيجا بايت eMMC 5.1 فلاش
- برنامج تشفير الفيديو: 4K @ 30 H.264 / H.265)
- وحدة فك ترميز الفيديو: 4K @ 60 H.264 / H.265)
- الكاميرا: 12 مسارًا (3 × 4 أو 4 × 2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (1.5 جيجابت في الثانية)
- الاتصال: جيجابت إيثرنت
- الشاشة: HDMI 2.0 أو DP1.2 | eDP 1.4 | DSI (1 × 2)
- UPHY: 1x1 / 2/4 PCIE ، 1xUSB3.0 ، 3xUSB2.0
- الإدخال / الإخراج: 1xSDIO / 2xSPI / 6xI2C / 2xI2S / GPIO
- الأبعاد: 100 × 80 × 29 ملم / 3.94 × 3.15 × 1.14 بوصة
الخطوة 3: البدء: الأجزاء
لتبدأ وتمهيد Jetson Nano تحتاج إلى الأجهزة التالية:
- جيتسون نانو: الرابط
- شاشة HDMI ، لقد استخدمت شاشة تعمل باللمس مقاس 7 بوصات من DFRobot
- لوحة المفاتيح والماوس ، حصلت على مجموعة لاسلكية من DFRobot
- بطاقة SD لا تقل عن 16 جيجابايت والفئة 10
- مزود طاقة USB ميكرو 5 فولت 2 أمبير كحد أدنى
- كابل إيثرنت أو بطاقة WiFi لإضافة وصول للإنترنت إلى Jetson Nano
الخطوة 4: تجهيز بطاقة SD
1) قم بتنزيل صورة بطاقة SD من Jetson Nano Developer Kit ، ولاحظ مكان حفظها على الكمبيوتر.
2) قم بتنزيل برنامج flasher للصور لنظام التشغيل الخاص بك ، لقد استخدمت أداة Win32 Disk imager على نظام التشغيل windows لوميض بطاقة SD بالصورة التي تم تنزيلها في الخطوة 1.
3) قم بتوصيل بطاقة SD بجهاز الكمبيوتر / الكمبيوتر المحمول الخاص بك ، ثم استخدم أداة flasher الموجودة على جهاز الكمبيوتر الخاص بك ، وقم بتوصيل الصورة التي تم تنزيلها إلى بطاقة SD.
4) بمجرد وميض الصورة على بطاقة SD ، تكون البطاقة جاهزة لإدخالها في Jetson Nano
الخطوة 5: تمهيد Jetson Nano
بمجرد توصيل جميع الأسلاك بجيتسون وتشغيل مزود الطاقة ، سترى نصوص الإعداد قيد التشغيل على الشاشة.
تحتاج إلى اتباع خطوات الإعداد البسيطة مثل إعداد المنطقة / اللغة / الوقت وسيعيد تشغيل النظام لإظهار شعار Nvidia.
الخطوة السادسة: تثبيت العروض التوضيحية:
أولاً ، قم بتحديث البرنامج وترقيته:
- sudo apt-get update
- ترقية ملائمة
بمجرد الانتهاء من التحديثات ، سنقوم الآن بتثبيت العرض التوضيحي VisionWorks ، للتثبيت نحتاج أولاً إلى الانتقال إلى المجلد الذي يحتوي على برنامج التثبيت النصي عن طريق الأمر التالي:
cd / usr / share / visionworks / مصادر /
نحتاج إلى نسخ البرنامج النصي إلى موقع الجذر ، والانتقال إلى موقع الجذر:
- ./install-samples.sh ~
- مؤتمر نزع السلاح ~
في المجلد الجذر ، ستجد مجلد أعمال Visionworks الذي تحتاج إلى تشغيل أمر make بداخله.
- مؤتمر نزع السلاح / VisionWorks-1.6-Samples/
- صنع
بمجرد تنفيذ الأمر make ، يمكنك الانتقال إلى المسار التالي لتشغيل العروض التوضيحية
- cd / bin / aarch64 / linux / release /
- ls
في هذا المجلد ، سترى العروض المتعددة التي يمكنك تشغيلها بالطريقة التالية:
./nvx_demo_feature_tracker
بمجرد تنفيذ الأمر ، سترى نافذة مثل تلك الموجودة في الصور.
الخطوة 7: المزيد من الخطوات
بمجرد الانتهاء من ذلك ، يمكنك اللعب مع الميزات الأخرى لـ Jetson ، والمضي قدمًا سنضيف وحدة كاميرا Raspberry Pi إلى Jetson ونقوم ببعض مشاريع التعرف على الصور.
ترقبوا قناتي للمزيد!
موصى به:
الذكاء الاصطناعي والتعرف على الصور باستخدام HuskyLens: 6 خطوات (بالصور)
الذكاء الاصطناعي والتعرف على الصور باستخدام HuskyLens: مرحبًا ، ما الأمر يا رفاق! Akarsh هنا من CETech. في هذا المشروع ، سنلقي نظرة على HuskyLens من DFRobot. إنها وحدة كاميرا تعمل بالذكاء الاصطناعي وهي قادرة على القيام بالعديد من عمليات الذكاء الاصطناعي مثل التعرف على الوجه
البرنامج التعليمي لوحدة A9G GPS و GPRS - الذكاء الاصطناعي - أوامر AT: 7 خطوات
البرنامج التعليمي لوحدة A9G GPS و GPRS | الذكاء الاصطناعي | أوامر AT: مرحبًا ، ما الأمر يا رفاق! Akarsh هنا من CETech. اليوم ، سنذهب إلى وحدة A9G GPS و GSM و GPRS من AI Thinker. هناك العديد من الوحدات النمطية الأخرى مثل A9 و A6 من AI Thinker التي تتمتع بقدرات GSM و GPRS متشابهة ولكن
الذكاء الاصطناعي مع Grove Zero و Codecraft (Scratch 3.0): 5 خطوات (بالصور)
AI مع Grove Zero و Codecraft (Scratch 3.0): سنقوم في هذه المقالة ببناء ثلاثة مشاريع باستخدام وظائف الذكاء الاصطناعي في Codecraft ، وهي بيئة برمجة رسومية تعتمد على Scratch 3.0. تم تطوير Codecraft وصيانته بواسطة TinkerGen Education وهو مجاني للاستخدام. AI ومجموعته الفرعية ، أما
التنبؤ بدرجة حرارة الغرفة عبر مستشعر LM35 والتعلم الآلي: 4 خطوات
التنبؤ بدرجة حرارة الغرفة عبر مستشعر LM35 والتعلم الآلي: مقدمة نركز اليوم على بناء مشروع التعلم الآلي الذي يتنبأ بدرجة الحرارة عبر الانحدار متعدد الحدود. التعلم الآلي هو تطبيق للذكاء الاصطناعي (AI) يوفر للأنظمة القدرة على التعلم تلقائيًا
تحدث إلى Pick ودردشة الذكاء الاصطناعي باستخدام Cleverbot: 14 خطوة (بالصور)
تحدث إلى Pick ودردشة الذكاء الاصطناعي باستخدام Cleverbot: هنا أحاول ليس فقط الأمر الصوتي ولكن أيضًا الذكاء الاصطناعي الدردشة مع الكمبيوتر باستخدام Cleverbot. في الواقع ، جاءت الفكرة عندما تم العثور على أطفال يخلطون الألوان في صندوق التلوين عند أخذ اللون من لون إلى أقرب لون. لكن أخيرًا ضمني