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 simgesi

Neural Nets & Raspberry Pi


Coddykit

  • PEK YAKINDA
    Update date
  • Everyone
  • Android OS

Neural Nets & Raspberry Pi hakkında

Yapay zekayı uygulamalı olarak öğrenin: Python kullanarak sinir ağları oluşturun ve Raspberry Pi'ye dağıtın.

AI Lab, gerçek makine öğrenimini sıfırdan öğretiyor — kara kutu yok, TensorFlow yok. Sinir ağını tek tek nöronlar halinde oluşturun, 3 boyutlu olarak öğrenmesini izleyin, ardından eğitilmiş modeli simüle edilmiş bir Raspberry Pi'ye dağıtın ve Python ile gerçek devreler kurun. Gerçekten görebileceğiniz ve dokunabileceğiniz yapay zeka eğitimi.

Çoğu "yapay zeka öğrenme" uygulaması size slaytlar ve testler sunar. AI Lab ise size motorun kendisini sunar — her nöron, ağırlık ve gradyan adımı, başkasının kütüphanesinin etrafına sarılmış bir sarmalayıcı değil, sıfırdan yazılmış küçük, deterministik bir algoritma tarafından hesaplanır. Bir ağın gerçek zamanlı olarak eğitilmesini, başarısız olmasını ve gelişmesini izleyin, ardından onu küçültün ve gerçek gömülü mantık üzerinde çalıştırın.

Temellerle başlayın: bir nöronun ne olduğu, ağırlıkların, önyargının ve aktivasyonun nasıl birlikte çalıştığı ve bir nöronun nasıl karar çizgisi çizdiği. Ardından Düşerek Öğrenmeye geçin — Kayıp Vadisi laboratuvarı, modelinizin hatasını 3 boyutlu bir manzara olarak gösterir ve her öğrenme oranı ayarıyla gradyan inişinin aşağı doğru yuvarlanmasını izlersiniz. Daha Derin Zihinlere geçin: gizli katmanları üst üste koyun ve düz bir çizginin çözemeyeceği bir spiralin etrafına bir sınır saran bir ağı izleyin.

Bir model çalışmaya başladığında, Yapay Zeka Laboratuvarı çoğu kursun atladığı şeyi öğretir: çalıştırılabilir kadar küçük hale getirmek. Küçültme Laboratuvarı, bir ağı boyutunun bir kısmına kadar küçültür; Çip Laboratuvarı, gerçek int8 çıkarımı çalıştırarak her gömülü sistem mühendisinin karşılaştığı doğruluk-boyut-hız dengesini hissetmenizi sağlar. Ardından Raspberry Pi Çalışma Tezgahına gidin: sanal bileşenleri bağlayın ve simüle edilmiş 3 boyutlu bir Pi Pico üzerinde gpiozero ile gerçek Python yazın — bir LED'i yakıp söndürün, bir trafik ışığını sıralayın, PWM ile kademeli olarak azaltın, bir düğmeyi okuyun, beş LED'li bir Knight Rider çubuğunu hareket ettirin. Satın alınacak donanım yok, bozulacak kart yok.

NELER YAPABİLİRSİNİZ

• Kod yazmadan önce sinir ağlarını temel prensiplerden öğrenin — nöronlar, ağırlıklar, önyargı, aktivasyon, kayıp ve gradyan inişi.

• Eğitimin 3 boyutlu olarak gerçekleştiğini izleyin — Kayıp Vadisi Laboratuvarı, gradyan inişini döndürüp keşfedebileceğiniz bir manzaraya dönüştürür.

• Düz bir çizginin çözemediği şeyi çözün — Karar Yüzeyi laboratuvarı, başlangıç ​​seviyesinden ileri seviyeye kadar ön ayarlarla bir spiralin etrafına bir sınır çizer.

• Gerçek bir modeli küçültün — eğitilmiş bir ağı nicelleştirin ve tam olarak neyi feda ettiğinizi görün.

• Gerçek çıkarım yapın — bir int8 modelini simüle edilmiş bir çipe dağıtın ve doğruluğu boyut ve hızla dengeleyin.

• Bir Raspberry Pi'yi kablolayın ve kodlayın — yerleşik bir editörde gerçek Python ve gpiozero kullanarak simüle edilmiş bir Pi Pico üzerinde devreler oluşturun.

• İlk yanıp sönen LED'den beş LED'li Knight Rider süpürme işlemine kadar beş başlangıç ​​seviyesi elektronik projesini tamamlayın.

• XP kazanın, seviye atlayın ve kilidini açabileceğiniz başarımlardan oluşan bir Model Hayvanat Bahçesi ile bir seri oluşturun.

• Her şey tek bir yerde — Öğren, Laboratuvarlar, Pi ve Ödüller sekmeleri.

• Kendi hızınızda çevrimdışı çalışın — her ders, laboratuvar ve proje cihazınızda bulunur.

GERÇEKTEN NE OLDUĞUNU AÇIKÇA ORTAYA KOYUYORUZ

Sinir ağı motoru, öğrenme ve görselleştirme için tasarlanmış gerçek, çalışan bir uygulamadır; anında eğitilebilecek ve tamamen açıklanabilir kalacak kadar küçüktür, üretim amaçlı bir makine öğrenme çerçevesi değildir. Buradaki Raspberry Pi, güvenli, donanım gerektirmeyen öğrenme için detaylı bir 3 boyutlu simülasyondur: satın alınacak bileşen yok, riske atılacak kart yok ve daha sonra gerçek bir Pi ile derlerseniz yazdığınız Python kodu aktarılır.

ÜCRETSİZ & PRO

AI Lab'e başlamak ücretsizdir: nöron ve gradyan iniş derslerinin ilk Dünyası, Kayıp Vadisi laboratuvarı ve ilk Raspberry Pi projeleriniz ücretsizdir.

AI Lab Pro, tüm müfredatı açar: her Dünya, Karar Yüzeyi, Küçültücü ve Çip dahil olmak üzere her 3 boyutlu laboratuvar, her Pi Workbench projesi ve reklamsız bir deneyim. Aylık veya yıllık seçin; yıllık plan ücretsiz deneme içerir ve uzun vadede daha iyi bir değer sunar. Abonelikler iptal edilmediği sürece otomatik olarak yenilenir; mağaza hesabınızda istediğiniz zaman yönetebilir veya iptal edebilirsiniz.

Nöronlardan gradyanlara, çalışan bir devreye kadar — AI Lab, yapay zekayı ve gömülü elektroniği sadece okumakla kalmayıp, gerçekten anlamanın en hızlı yoludur.

Kullanım Şartları

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

Gizlilik Politikası

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

Daha Fazla Göster

Ek UYGULAMA Bilgileri

En Son Sürüm

Varies with device

Gereken Android sürümü

Available on

İçerik derecelendirmesi

Everyone

En son sürümde yeni olan Varies with device

Last updated on Jul 28, 2026

Bu sürümde küçük hata düzeltmeleri ve genel iyileştirmeler bulunur. En iyi deneyim için en yeni sürüme güncelleyin.

Daha Fazla Göster

Neural Nets & Raspberry Pi Ekran görüntüleri

Neural Nets & Raspberry Pi gönderenNeural Nets & Raspberry Pi Ekran Görüntüsü 1Neural Nets & Raspberry Pi Ekran Görüntüsü 2Neural Nets & Raspberry Pi Ekran Görüntüsü 3Neural Nets & Raspberry Pi Ekran Görüntüsü 4Neural Nets & Raspberry Pi Ekran Görüntüsü 5Neural Nets & Raspberry Pi Ekran Görüntüsü 6Neural Nets & Raspberry Pi Ekran Görüntüsü 7

İlgili Etiketler

Son 24 Saatte Popüler Makaleler

APKPure'a abone olun
En iyi Android oyunlarının ve uygulamalarının ilk sürümüne, haberlerine ve rehberlerine ilk erişen kişi olun.
Hayır, teşekkürler
Üye olmak
Başarıyla abone oldu!
Şimdi APKPure'ye abone oldunuz.