KI für zu Hause entdecken

Das NVIDIA Jetson Nano-Entwicklerkit ist das ideale Tool für den schrittweisen Einstieg in die KI.

Nutzen Sie die Leistung von NVIDIA-KI

Das NVIDIA® Jetson Nano-Entwicklerkit ist ein kleiner, leistungsstarker Computer, der ideal für das Erlernen der künstlichen Intelligenz ist. Jetson Nano öffnet die Pforten für Robotik und die Bereitstellung von Deep Learning in der Peripherie für die Echtzeit-Bildklassifizierung, -Objekterkennung, -Segmentierung, -Sprachverarbeitung und vieles mehr. Es ist das perfekte Tool für Lernende, Entscheidungsträger und Entwickler, um mit dem ersten KI-Projekt loszulegen und beliebte Frameworks für maschinelles Lernen wie „PyTorch“ und „TensorFlow“ zu erlernen.

Was ist mit KI möglich?

Bereits mit Raspberry Pi oder Arduino vertraut? Mit dem Jetson Nano-Entwicklerkit können Sie Ihre Fähigkeiten bei der KI-Entwicklung erweitern, sodass Sie Ihre bisher beeindruckendsten Projekte erstellen können.

Jetson Nano verändert Yoga-Kurse

Helfen Sie Ihrem Computer, die Welt zu verstehen.

Mit dem Jetson Nano-Entwicklerkit können Sie Ihrem Computer mehr Weitblick und Verständnis liefern. Sehen Sie sich an, wie Entwickler mit Jetson Nano Yoga-Kurse verändern.

NVIDIA JetBot zum Umfahren von Leitkegeln

Bauen Sie einen Roboter, der mit der Welt interagiert

Die Fähigkeit, die Umgebung zu sehen und mit ihr zu interagieren, eröffnet Robotern erstaunliche Chancen, und die Anwendungsmöglichkeiten sind endlos. Sehen Sie sich dieses einfache Beispiel eines NVIDIA JetBots an, der Leitkegel umfahren kann.

NVIDIA Jetson Nano mit KI-Leistung

Machen Sie mit KI für alle die Welt zu einem besseren Ort

Künstliche Intelligenz kann die Welt verändern und Sie zu einem besseren Ort für uns alle machen. Von Robotern, die Menschen bei der Haus- und Gebäudeautomatisierung unterstützen, kann KI wirklich die Art und Weise, wie wir leben, verbessern. Was werden Sie mit NVIDIA Jetson Nano entwickeln?

Lassen Sie sich von vielen weiteren Jetson Nano-Projekten inspirieren.

Erste Schritte mit Jetson Nano

Jetson Nano – technische Daten und Komponenten im Detail

Was ist enthalten?

Hier erhalten Sie einen Überblick über das Jetson Nano-Entwicklerkit, einschließlich des gesamten Lieferumfangs und der detaillierten technischen Daten und Komponenten des Produkts.

Jetson Nano – vorinstallierte Demos

Einführung, Einrichtung und Demos

In diesem Video erfahren Sie, wie Sie Ihren Jetson Nano einrichten und einige der vorab installierten Demos ausführen (mit freundlicher Genehmigung von JetsonHacks).

Raspberry Pi-Kamera mit dem Jetson Nano-Entwicklerkit

Anschließen einer Kamera

Erfahren Sie, wie einfach Sie eine Raspberry Pi-Kamera mit dem Jetson Nano-Entwicklerkit verbinden können (mit freundlicher Genehmigung von JetsonHacks).

Leitfaden zum Jetson Nano-Entwicklerkit anzeigen

Weitere Ressourcen

In unserem detaillierten und einfach verständlichen Leitfaden zu Jetson Nano finden Sie alles, was Sie wissen müssen, um Ihre Arbeit aufzunehmen.

Sie benötigen ein Netzteil für Ihr Jetson Nano-Entwicklerkit, und hier haben wir eine Liste an Optionen, die Sie sich ansehen können.

Sprach-KI in zwei leichten Kursen

Jetson Nano ist genau wie ein Linux-Computer, aber mit geballter KI-Leistung. Wenn Sie noch neu auf diesem Gebiet sind, bieten wir Ihnen praktische Ressourcen, mit denen Sie mehr über die Umgebung, die grundlegende Terminologie und die Syntax der Anwendungen, die für die Ausführung von KI-Anwendungen verwendet werden, lernen können. Im Folgenden finden Sie einige Videos unserer Community zu Jetson Nano.

Praktische Ressourcen für die Ausführung von KI

Befehlszeilenschnittstelle und Linux-Befehle

In diesem Videokurs erfahren Sie, wie Sie das Linux-System über das Terminal und die Befehlszeile steuern. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Dateien verschieben, kopieren, löschen und bearbeiten. (Mit freundlicher Genehmigung von Paul McWhorter)

Sprach-KI in zwei Kursen

Python im NVIDIA Jetson Nano-Entwicklerkit

In dieser Video-Lektion erfahren Sie, wie Sie Python-Code erstellen. Sie erfahren mehr über das Printing, die Benutzereingabe, for-Schleifen, if-Anweisungen, Bedingungen, while-Schleifen und Arrays. (Mit freundlicher Genehmigung von Paul McWhorter)

Starten Sie mit Ihrem ersten KI-Projekt

Sehen Sie sich unsere kostenlosen Tutorials an.

Demos zur Deep-Learning-Inferenz

Hallo KI-Welt

In nur wenigen Stunden können Sie eine Reihe von Demos zur Deep-Learning-Inferenz für die Echtzeit-Bildklassifizierung und -Objekterkennung in Ihrem Jetson-Entwicklerkit ausführen.

JetBot DIY-Roboterkit

Lernen Sie JetBot kennen

Erfahren Sie mehr über das JetBot DIY-Roboterkit Das Programm ist über Jupyter-Laptops programmierbar und umfasst die trainierbaren DNNs für die Hinderniserkennung, die Objektverfolgung, die Pfadplanung und die Navigation.

Fähigkeiten aus der KI-Robotik mit dem Jetson Nano-Entwicklerkit

JetBot im Detail

In diesem Video erfahren Sie, wie Sie die Fähigkeiten aus der KI-Robotik mit dem NVIDIA Jetson Nano-Entwicklerkit und JetBot auf die nächste Stufe heben können.

Viele weitere Ressourcen aus der Jetson Nano-Community anzeigen

Am kostenlosen NVIDIA KI-Kurs teilnehmen

Kein Coding erforderlich. Wenn Sie einen virtuellen Klassenraum bevorzugen, können Sie sich für den kostenlosen Kurs „Erste Schritte mit KI auf Jetson Nano“ des Deep Learning Institute (DLI) von NVIDIA anmelden. In nur acht Stunden erhalten Sie Ihre NVIDIA DLI-Zertifizierung. Holen Sie sich Ihren NIVIDIA Jetson Nano und legen Sie los!

Holen Sie sich Ihren NIVIDIA Jetson Nano noch heute

Technische Daten
Technische Daten des Entwicklerkits
Grafikprozessor 128-Maxwell-Recheneinheiten
CPU Quad-Core-ARM A57 mit 1,43 GHz
Arbeitsspeicher 4 GB 64 Bit LPDDR4 25,6 GB/s
Datenspeicher microSD (nicht enthalten)
Videokodierer 4K @ 30 | 4x 1080p @ 30 | 9x 720p @ 30 (H.264/H.265)
Videodekodierer 4K @ 60 | 2x 4K @ 30 | 8x 1080p @ 30 | 18x 720p @ 30
(H.264/H.265)
Kamera 2x MIPI CSI-2 DPHY Spuren
Anschlüsse Gigabit-Ethernet, M.2 Key E
Bildschirm HDMI und DP
USB 4x USB 3.0, USB 2.0 Micro-B
Andere GPIO, I2C, I2S, SPI, UART
Mechanik 100 mm × 80 mm x 29 mm

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