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アルティウムのソフトウェアを使用して構築されたPCB設計プロジェクトに関するコンテンツをご覧ください。
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AIとArduinoを使ったバイブコーディング
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AIとチャットしながらハンズフリーでArduinoプロジェクトのコーディングとデバッグを行います。組み込みシステムとインテリジェントエージェントのワークフローをつなぐバイブコーディングについて学びましょう。
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Raspberry Pi Pico 2 Wを始めましょう!セットアップ、MicroPythonのコーディング、そしてIoTや組み込みシステムのためのBluetooth 5.2について学びます。ワイヤレス機能を備えた強力なマイクロコントローラーです。
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AIビジョンとKria KV260ビジョンAIスターターキット
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PCB設計者
ハードウェア製造業スタートアップ企業 / エレクトロニクスプロトタイパー
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ソフトウェアエンジニア
Kria KV260 Vision AI スターターキットの始め方では、AMD Xilinxから提供されているKria KV260 Vision AI スターターキットを開封し、遊んでみました。このボードは、Ubuntuの完全なディストリビューションを実行できるほど強力なFPGAとARMプロセッサを提供します。この記事では、Raspberry Piカメラを使用してSmartCamアプリケーションを構築し、実行します。このアプリケーションは、リアルタイムで顔を検出し、コンピューターモニターにその様子を表示することができます。 このチュートリアルを書いた理由 このチュートリアルは、AMD Xilinxの方々がまとめた 元のチュートリアルに続くものです。このチュートリアルの多くが、彼らのものと非常に似ている(同じである)ことに気づくでしょう。このチュートリアルを初めて見たとき、圧倒される感じがしました。私はFPGA設計にかなり詳しい背景を持っていますが、彼らのチュートリアルを一つ一つ丁寧に進めることは時には難しく、少し気が重くなることがあります。もう少し直感的で、簡単にフォローできるものを探していました。他の人が書き直したチュートリアルをじっくりと読んだ後、私が見つけたものにはあまり満足できませんでした。それゆえ、自分自身で書くことにしました。 もし詳細な情報を求めているなら、元のチュートリアルを確認することを強くお勧めします。いくつかのステップは非常に明確ではありませんが、このチュートリアルではそれらを乗り越える(あるいは回避する)試みをしています。最も重要なことは、この記事を書いている時点で、サンプルのSmartCamアプリケーションは最新のファームウェアでは動作しないようでした。 フォークしたリポジトリでは、デモをスムーズに起動できるように自動化スクリプト(さらには必要な最終フラッシュファイルまで)を作成しました。このチュートリアルを手に入れたことで、できるだけ早くハードウェアターゲットでのAIに飛び込み、デモを成功させた後に私が感じた「わお」の瞬間を体験できることを願っています。 ハードウェアの前提条件 もちろん、AMD Xilinxの
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