Какие программируемые устройства можно использовать для обучения искусственному интеллекту?


8

Не могли бы вы привести примеры доступных по цене программируемых устройств, которые можно было бы использовать на уроках в университете, чтобы обучать студентов искусственному интеллекту и демонстрировать его?

Ожидается, что устройства будут выполнять некоторую форму самообучения, распознавания образов или любых других функций ИИ, и будут программируемыми или настраиваемыми.


Мы работаем над этим в MClass Games / Fundamental Combinatronics. (Все еще на ранних стадиях, но наша цель - интегрировать интерфейс сценариев AI, не только для уровня колледжа, но и в средней школе, и сделать его доступным для образовательных учреждений бесплатно.)
DukeZhou

Ответы:


4

LEGO Mindstorms широко используется для демонстрации искусственного интеллекта в школах и университетах [ 1 , 2 ]. С LEGO в качестве основы вы очень гибки. Вы можете построить то, что вы хотите, очень легко. Программы AI могут быть написаны на разных языках - от очень простого графического до Lisp и C ++. Новейшая версия имеет SD-карту, интерфейс USB и мощный процессор ARM. Вы можете использовать четыре двигателя и четыре датчика напрямую. Существуют сенсорные, звуковые, гидролокаторы, гироскоп, инфракрасные и цветные датчики. Существует также большое сообщество, которое предоставляет вам множество идей, оборудования и программ [ 3 ].


0

Почему бы вам не попробовать телефоны Android с Tensorflow TensorFlow Android Camera Demo

Вы можете построить простую нейронную сеть классификации изображений или текста для демонстрации AI.


0

Для начала вы могли бы использовать одно из устройств, упомянутых ранее, а затем, чтобы провести более мощные и сложные эксперименты (а также немного более обширные), вы можете перейти на Jetson TK1, который позволит вам работать с более тяжелой нейронной сетью (например, CNN).

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.