Искусственный интеллект, и особенно его генеративный тип, в последнее время стал популярен, поскольку люди постоянно изучают возможности создания визуального и текстового контента с помощью этих инструментов. Эти модели машинного обучения обычно запускаются на дорогостоящем оборудовании, поскольку для их обработки требуется большое пространство для хранения и современные вычислительные ресурсы.
Встречайте Raspberry Pi 4, одноплатный компьютер размером с кредитную карту стоимостью 35 долларов. Хотя Raspberry Pi ограничен в возможностях машинного обучения из-за слабой мощности графического процессора, он все же находит применение в сфере искусственного интеллекта. Таким образом, для всех, кто интересуется областью искусственного интеллекта, стало возможным легко и по разумной цене исследовать и разрабатывать инновационные проекты.
В этой статье мы окунемся в мир крутых проектов искусственного интеллекта, которые вы можете реализовать с помощью Raspberry Pi. Здесь вы найдете вдохновение и идеи для проектов, которые помогут вам развить свои навыки искусственного интеллекта и расширить понимание этой захватывающей области. Проверять Как избежать распространенных ошибок, которые могут повредить ваш Raspberry Pi, чтобы сохранить его работоспособность.
1. Майкрофт/Пикрофт: персональный голосовой помощник на базе искусственного интеллекта.
Mycroft предлагает альтернативу интеллектуальным колонкам с открытым исходным кодом, таким как Alexa, Google и Siri. Что позволяет говорить и получать информацию от виртуального помощника. Уделяя особое внимание защите вашей конфиденциальности, Mycroft позволяет вам контролировать ситуацию и может быть установлен на ваш телефон, ноутбук или Raspberry Pi с ОС Android. Создайте собственный интеллектуальный динамик Raspberry Pi, обеспечивающий конфиденциальность, с помощью Mycroft.
Picroft — это пакет программного обеспечения голосового помощника, специально разработанный для моделей Raspberry Pi. Он основан на Raspberry Pi OS Lite, а образ диска можно записать на карту microSD. Вам понадобится карта microSD (8 ГБ или больше), USB-микрофон и разъем 3.5 мм или USB-динамик.
Интерфейсная часть устанавливается только на ваш Raspberry Pi, и для работы виртуального помощника эту установку необходимо подключить обратно к серверной части, размещенной по адресу home.mycroft.ai. Полностью разместить Майкрофта на своем хостинге возможно, но очень сложно.
Хотя он не так популярен, как торговые варианты, у Майкрофта есть несколько хитростей в рукаве. Он поддерживает приложения, указанные навыками, которые расширяют функциональность вашего виртуального помощника. Некоторые виртуальные навыки позволяют устанавливать будильники, записывать звук и управлять воспроизведением музыки. Вы можете установить дополнительные навыки из Маркета или создать новые.
2. OpenCat: четвероногий робот-питомец
Поддержка Raspberry Pi и Arduino. OpenCat Фреймворк с открытым исходным кодом для создания четвероногих домашних роботов в стиле Boston Dynamics. Эти роботы передвигаются с помощью четырех ног вместо колес, что дает им возможность перемещаться по неструктурированной местности с большей плавностью. Эту структуру можно адаптировать для обучения STEM, обучения робототехнике, приложений Интернета вещей и исследований в области робототехники.
Этот проект все еще находится на ранней стадии и в основном подходит для опытных производителей с необходимыми навыками сборки оборудования и программирования. Можно приобрести предварительно собранный набор Petoi в форме кошки или собаки (названный Nybble и Bitttle, стоимость 284 и 256 долларов США соответственно), но некоторые производители опубликовали OpenCat на Роботы-питомцы, напечатанные на 3D-принтере.
Роботы OpenCat оснащены специальной платой Arduino NyBoard, которая отвечает за сервоприводы, радиомасштабирование, наведение, балансировку и инфракрасное обнаружение. Он также имеет разъем, к которому можно подключить Raspberry Pi, чтобы расширить возможности четвероногого робота.
3. DeepPiCar: беспилотный автомобиль
На сегодняшний день полностью беспилотных автомобилей все еще не существует, но мы достигли второго из пяти уровней автономного вождения. Такие компании, как Tesla и Google, усердно работают над созданием первых полностью самоуправляемых автомобилей, и все они используют технологии, аналогичные той, которую использует он. ДипПиКар.
DeepPiCar — это проект беспилотного автомобиля с глубоким обучением, разработанный Дэвидом Тианом на основе Raspberry Pi, TensorFlow, пакета SunFounder PiCar V и сопроцессора Google Edge TPU. Ориентировочная стоимость всего оборудования, необходимого для этого проекта, составляет от 250 до 300 долларов.
Этот роботизированный автомобиль способен обнаруживать полосу движения и следовать за ним, обнаруживать светофоры и справляться с пешеходами. Дэвид полностью описывает настройку аппаратного и программного обеспечения в серии на своем веб-сайте. Medium. Это сложный проект, но он предлагает отличный способ погрузиться в глубокое обучение и автономное вождение. Проверять Все, что вам нужно знать о беспилотных автомобилях и о том, как они работают.
4. Распознавание объектов и животных с помощью Raspberry Pi и OpenCV.
OpenCV Это большая библиотека компьютерного зрения и машинного обучения с открытым исходным кодом, предназначенная для приложений реального времени и поддерживающая широкий спектр языков. OpenCV позволяет Raspberry Pi распознавать объекты и животных в режиме реального времени. После установки вам нужно будет подключить модуль камеры к Raspberry Pi, чтобы сделать фотографии, которые вы хотите распознать.
Это руководство от Core Electronics проведет вас через процесс настройки вашей установки OpenCV для обнаружения объектов и животных и настройки вашего кода для обнаружения определенных объектов, игнорируя другие. Он использует библиотеку наборов данных COCO, хотя вы можете использовать любую другую предварительно обученную библиотеку, которая соответствует вашим потребностям.
5. Распознавание жестов с помощью Raspberry Pi Pico и Edge Impulse.
с помощью Краевой импульсВы можете легко научить модель распознавать различные жесты, такие как махание руками, указание пальцем или хлопки в ладоши. Как только ваша модель будет обучена, вы сможете использовать ее для управления своим проектом, например, включения света или звука.
Проект распознавания жестов основан на Малина Пи Пико и Edge Impulse, который предоставляет отличный способ добавить интерактивности в ваши проекты. Он также использует встроенный в MPU6050 акселерометр и датчик гироскопа для отслеживания жестов. Обязательно ознакомьтесь с руководством Hackster (ссылка выше), чтобы узнать, как обучить модель, которая может обрабатывать данные датчиков, а затем развернуть ее на Raspberry Pi Pico.
6. VoiceGPT: Голосовой помощник + ChatGPT
Указанный проект искусственного интеллекта сочетает в себе концепцию генеративного чат-бота с виртуальным помощником для создания инструмента, который может принимать голосовые запросы и возвращать реальные ответы. Ответы генерируются ChatGPT и передаются в виде голоса посредством преобразования текста в речь в Google Cloud. Если вы не знаете, насколько мощным может быть чат-бот, взгляните на множество наших чат-ботов. Что вы можете сделать с ChatGPT.
Все, что вам нужно, это Raspberry Pi 4, USB-микрофон и динамик, чтобы использовать этот голосовой помощник и использовать всю мощь ChatGPT. Сценарий проекта и другое необходимое программное обеспечение можно найти на сайте Страница GitHub ссылка выше.
Включите Raspberry Pi в гонку искусственного интеллекта
Несмотря на свои скромные размеры и вычислительные ресурсы, Raspberry Pi способен воплотить в жизнь некоторые идеи искусственного интеллекта. Вышеупомянутые проекты — лишь несколько примеров из множества существующих возможностей. Объединив свои творческие навыки и навыки программирования, вы сможете использовать Raspberry Pi для создания проектов искусственного интеллекта в реальном мире. Вы можете просмотреть сейчас Автономные альтернативы проприетарным сервисам, которые вы можете запустить на своем Raspberry Pi..
