Our website uses necessary cookies to enable basic functions and optional cookies to help us to enhance your user experience. Learn more about our cookie policy by clicking "Learn More".
Accept All Only Necessary Cookies
Neural Nets & Raspberry Pi иконка

Neural Nets & Raspberry Pi


Coddykit

  • СКОРО БУДЕТ
    Update date
  • Everyone
  • Android OS

Oписание Neural Nets & Raspberry Pi

Освойте искусственный интеллект на практике: создавайте нейронные сети и развертывайте их на Raspberry Pi с помощью Python.

AI Lab обучает реальному машинному обучению с нуля — без «черных ящиков» и TensorFlow. Вы создаете нейронную сеть, по одному нейрону за раз, наблюдаете за ее обучением в 3D, затем развертываете обученную модель на симулированном Raspberry Pi и подключаете реальные схемы с помощью Python. Обучение ИИ, которое вы можете увидеть и потрогать.

Большинство приложений для «обучения ИИ» предоставляют вам слайды и тесты. AI Lab предоставляет вам сам движок — каждый нейрон, вес и шаг градиента вычисляются небольшим детерминированным алгоритмом, написанным с нуля, а не оберткой над чьей-то библиотекой. Наблюдайте за обучением, ошибками и улучшением сети в реальном времени, затем уменьшите ее и запустите на реальной встроенной логике.

Начните с основ: что такое нейрон, как работают вместе веса, смещение и активация, и как один нейрон рисует линию принятия решения. Затем перейдите к обучению методом «падения» — в лаборатории «Долина потерь» ошибка вашей модели отображается в виде трехмерного ландшафта, и вы наблюдаете, как градиентный спуск катится вниз с каждой корректировкой скорости обучения. Перейдите к «Глубоким умам»: накладывайте скрытые слои и наблюдайте, как сеть обвивает границу вокруг спирали, которую не смогла бы решить ни одна прямая линия.

Как только модель заработает, лаборатория ИИ учит тому, что большинство курсов пропускают: уменьшению ее размера для запуска. Лаборатория «Уменьшение» квантует сеть до доли ее размера; лаборатория «Чип» запускает реальный вывод int8, чтобы вы почувствовали компромисс между точностью, размером и скоростью, с которым сталкивается каждый инженер по встроенным системам. Затем перейдите к рабочей среде Raspberry Pi: подключайте виртуальные компоненты и пишите настоящий Python с помощью gpiozero на смоделированном трехмерном Pi Pico — мигайте светодиодом, управляйте светофором, плавно затухайте с помощью ШИМ, считывайте нажатие кнопки, ведите пятисветодиодную полосу, как в «Рыцаре-наезднике». Не нужно покупать оборудование, не нужно ломать плату.

ЧТО ВЫ МОЖЕТЕ СДЕЛАТЬ

• Изучить нейронные сети с самых основ — нейроны, веса, смещения, активация, функция потерь и градиентный спуск, прежде чем писать код.

• Наблюдать за процессом обучения в 3D — лаборатория Loss Valley превращает градиентный спуск в ландшафт, который вы вращаете и исследуете.

• Решать задачи, которые не может решить прямая линия — лаборатория Decision Surface оборачивает границу вокруг спирали, с предустановками от начального до продвинутого уровня.

• Уменьшить реальную модель — квантовать обученную сеть и точно увидеть, чем вы пожертвовали.

• Запускать реальный вывод — развернуть модель int8 на смоделированном чипе и сбалансировать точность с размером и скоростью.

• Собирать и программировать Raspberry Pi — создавать схемы на смоделированном Pi Pico с помощью Python и gpiozero во встроенном редакторе.

• Проработать пять стартовых проектов по электронике, от первого мигающего светодиода до пятисветодиодной схемы из сериала «Рыцарь-наездник».

• Зарабатывайте XP, повышайте уровень и создавайте серию достижений, разблокируя достижения в Model Zoo.

• Всё в одном месте — вкладки «Обучение», «Лаборатории», «Pi» и «Награды».

• Учитесь в автономном режиме, в своём темпе — каждый урок, лабораторная работа и проект хранятся на вашем устройстве.

ЧЕСТНО О ТОМ, ЧТО ЭТО ТАКОЕ

Движок нейронной сети — это реальная, работающая реализация, созданная для обучения и визуализации — достаточно компактная, чтобы мгновенно обучаться и оставаться полностью объяснимой, а не производственная платформа машинного обучения. Raspberry Pi здесь — это подробная 3D-симуляция для безопасного обучения без использования оборудования: не нужно покупать компоненты, не нужно рисковать платой, а написанный вами Python переносится, если вы позже будете использовать настоящий Pi.

БЕСПЛАТНО И ПРОФЕССИОНАЛЬНО

AI Lab бесплатна для начала: первый мир уроков по нейронам и градиентному спуску, лаборатория Loss Valley и ваши первые проекты на Raspberry Pi ничего не стоят.

AI Lab Pro открывает доступ ко всей учебной программе — ко всем мирам, ко всем 3D-лабораториям, включая Decision Surface, Shrinker и The Chip, ко всем проектам Pi Workbench, а также к работе без рекламы. Выберите ежемесячный или годовой план; годовой план включает бесплатную пробную версию и является более выгодным в долгосрочной перспективе. Подписки автоматически продлеваются, если не отменены; управлять ими или отменять их можно в любое время в вашем аккаунте магазина.

От нейронов до градиентов и работающей схемы — AI Lab — это самый быстрый способ по-настоящему понять искусственный интеллект и встроенную электронику, а не просто читать о них.

Условия использования

https://www.apple.com/legal/internet-services/itunes/dev/stdeula/

Политика конфиденциальности

https://coddykit.com/terms/privacy-policy

Ещё

Дополнительная информация о Приложения

Последняя версия

Varies with device

Требуемая версия Android

Available on

Возрастные ограничения

Everyone

Что нового в последней версии Varies with device

Last updated on 28/07/2026

В этой версии исправлены мелкие ошибки и внесены общие улучшения. Обновите приложение до последней версии для максимального удобства.

Ещё

Neural Nets & Raspberry Pi Скриншоты

Neural Nets & Raspberry Pi постерNeural Nets & Raspberry Pi скриншот 1Neural Nets & Raspberry Pi скриншот 2Neural Nets & Raspberry Pi скриншот 3Neural Nets & Raspberry Pi скриншот 4Neural Nets & Raspberry Pi скриншот 5Neural Nets & Raspberry Pi скриншот 6Neural Nets & Raspberry Pi скриншот 7

Связанные маркеры

Популярные статьи за 24 часа

Подпишитесь на APKPure
Будьте первым, кто получит доступ к раннему выпуску, новостям и руководствам лучших игр и приложений для Android.
Нет, спасибо
Подписаться
Подписка оформлена!
Теперь вы подписаны на APKPure.