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28 US$

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Clase
Jugar

Aprendizaje automático en Python con Raspberry Pi y sensores (nivel 2)

Completado por 59 alumnos
Edades 11-15
Curso grupal en vivo
En este curso avanzado, los estudiantes explorarán el aprendizaje automático y el hardware con Raspberry Pi, creando proyectos como juegos controlados por joystick, LED RGB y pantallas de 7 segmentos para mejorar sus habilidades de codificación y electrónica.
Puntuación media:
4.7
Número de reseñas:
(1,787 opiniones)
Popular

Videoconferencias en vivo
1 x por semana, 10 semanas
3-8 alumnos por clase
60 min

Qué está incluido

10 reuniones en vivo
10 horas presenciales
Proyectos
2-4 horas por semana. Projects are not mandatory but we strongly encourage students to complete them
Evaluación
incluido
Certificado de finalización
1 después de finalizar la clase

Experiencia de clase

**USE PROMO CODE: CODEAICODEOFF30 FOR $30 OFF ANY 10 WEEK COURSE - Valid until Dec, 27 , 2024**

In this advanced-level course, Machine Learning in Python with Raspberry Pi & Sensors (Level 2), students will dive deeper into coding and hardware integration using the Raspberry Pi. Designed for learners with prior experience in Python and Raspberry Pi, the class covers a variety of hardware projects, from controlling LED lights to using a joystick for a Snake game, and implementing 7-segment displays. Each lesson focuses on hands-on learning, with students setting up circuits and developing code to integrate sensors, displays, and other hardware components.

The course is structured around practical applications of concepts like I2C communication, AD/DA conversion, and PWM control. By the end of the course, students will have completed multiple hardware projects and developed a final project that demonstrates their understanding of both hardware and machine learning fundamentals. Topics include RGB LED lighting, thermistor setup, servo control, and integrated circuits.

What will be taught?

Raspberry Pi hardware setup and coding
I2C communication and AD/DA conversion
Circuit configuration for sensors, LEDs, and displays
Python integration with machine learning models
What topics will be covered?

LCD screen displays, RGB lighting systems, and thermistor circuits
Snake game programming using a joystick
Servo and bar graph LED integration
Creating machine learning models in Python
How is the class structured? Each lesson features a project-based approach, with students completing hands-on tasks to reinforce learning. Lessons build progressively in complexity, starting with basic circuit setups and advancing to full project creation, culminating in a final project where students apply everything they've learned.

For a week-to-week program, check out the syllabus.

Metas de aprendizaje

Students will learn the concept of Internet of Things (IoT) and how to control and communicate with various sensors using Python coding and Raspberry Pi

Programa de estudios

10 Lecciones
más de 10 semanas
Lección 1:
LCD Screen
 Designed to provide students with an introduction to I2C communication, as well as experience in displaying information on an LCD Screen.
Task: LCD Screen Implementation
Assist students with I2C setup, circuit creation, and development of code which will allow the screen to display the current time and CPU temperature. 
60 minutos de lección en vivo en línea
Lección 2:
AD/DA
 Designed to provide students with a more in-depth view of various circuit components and I2C communication in conjunction with the concepts of potentiometers, Analog-to-Digital conversion, and Digital-to-Analog conversion.
	Task: Demonstrate AD/DA
	Assist students in the creation of the project circuit and development of code which will 	
	represent the AD/DA conversion process 
60 minutos de lección en vivo en línea
Lección 3:
RGB LED
 Instruct students on the concepts of the RGB lighting system as well as the circuit components used to generate various combinations of RGB lighting.
	Task: RGB LED Implementation
	Walk students through the programming and circuit configuration necessary in order to 	set up an RGB LED 
60 minutos de lección en vivo en línea
Lección 4:
Thermistor
 Walk students through the concept of heat-associated resistance and how it can be implemented on the Pi/Circuit.
	Task: Thermistor Setup
	Walk students through the programming and circuit configuration necessary in order to 	set up a thermistor within a circuit. 
60 minutos de lección en vivo en línea

Otros detalles

Orientación para padres
To join this course, students must have learned how to build physical models using Raspberry Pi and Python, or participated in our Machine Learning in Python with Raspberry Pi and Sensors. We presume you already had Raspberry Pi and Sensors and your Pi has been connected to your computer
Requisitos previos
Python experience (15 hours at least) and Raspberry Pi experience (10 hours at least) required, or to have taken our Raspberry Pi level 1 course
Lista de útiles escolares
Prerequisites: Python experience (15 hours at least) and Raspberry Pi experience (10 hours at least) required

Materials needed: we presume you already had the following hardware. If any parts are spoiled please repurchase from Amazon:

1, CanaKit Raspberry Pi 3 Kit with 2.5A Power Supply ($60)    https://www.amazon.com/CanaKit-Raspberry-Premium-Supply-Listed/dp/B01C6EQNNK/ref=sr_1_3?keywords=raspberry+pi+3&qid=1575431887&sr=8-3

2, 32GB microSDHC Class 10 microSD Memory Card ($9)    https://www.amazon.com/Kingston-32GB-microSDHC-microSD-SDCS/dp/B079GTYCW4/ref=sr_1_3?dchild=1&keywords=32GB+microSDHC+Class+10+microSD+Memory+Card&qid=1589205799&s=electronics&sr=1-3

3, Freenove Ultimate Starter Kit for Raspberry Pi 4 B 3 B+ ($50)     https://www.amazon.com/Freenove-Raspberry-Processing-Tutorials-Components/dp/B06W54L7B5/ref=sr_1_1?dchild=1&keywords=freenove+ultimate+starter+kit+for+raspberry+pi+4b+3+b%2B&qid=1589205731&s=electronics&sr=1-1

4, If your computer doesn't have a SDHC card port, you also need to purchase a Vanja Micro USB OTG Adapter   https://www.amazon.com/Vanja-Adapter-Portable-Memory-Reader/dp/B00W02VHM6/ref=sr_1_6?crid=27W57S4IKFGO9&dchild=1&keywords=sd+card+to+pc+adapter&qid=1591152969&sprefix=sd+card+to+pc%2Caps%2C149&sr=8-6
Recursos externos
Fuentes
Technical Requirements: PC (Windows 10) or Mac (macOS 10.13) with at least a 2GHz processor and 2GB of RAM (4GB of RAM is recommended). No Chromebook!!! Broadband internet with at least 1.8Mbps download and 900Kbps upload speeds. Please make sure to remove your firewall if any Webcam - Either external or built-in (many laptops have an integrated camera). Microphone and Speakers - We recommend headphones with an integrated microphone

Ofrecido por

Se unió el April, 2020
4.7
1787reseñas
Popular
Perfil
Experiencia y certificaciones del docente
~We offer early registration, sibling discounts, and multi-course bundles. ~
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At AI Code Academy, we specialize in project-based STEM coding, AI, and mathematics programs for young learners. We are one of the few organizations that offer AI and machine learning courses tailored for kids. Our comprehensive curriculum spans from basic computer skills and Scratch coding to more advanced Python, Java, web design, game development, and AI machine learning projects.

Our unique focus is on introducing students to AI early, helping them grasp complex concepts like machine learning, data analysis, and smart devices, while also reinforcing mathematics skills, essential for their success in STEM fields.

With a team of passionate instructors—college students and recent graduates with degrees in Engineering and Computer Science—we provide hands-on, real-world projects that prepare students for future careers in AI, coding, robotics, and mathematics.

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