Ресурсный набор AI & IoT Creator Add-on Pack

Описание товара Ресурсный набор AI & IoT Creator Add-on Pack

Ресурсный набор AI & IoT Creator Add‑on Pack (DIGIS) – дополнительный комплект модулей и датчиков для расширения возможностей робототехнических и IT‑проектов. Предназначен для углублённого изучения искусственного интеллекта (AI) и интернета вещей (IoT) в школьной и внешкольной среде. Позволяет интегрировать элементы машинного обучения, сенсорные сети и удалённое управление в учебные проекты.

• освоение базовых принципов IoT‑технологий;
• знакомство с элементами искусственного интеллекта и машинного зрения;
• разработка умных устройств с датчиками и облачной интеграцией;
• создание проектов «умного дома», мониторинга среды, автоматизированных систем;
• подготовка к олимпиадам и конкурсам по робототехнике и IT;
• формирование навыков проектного мышления в сфере цифровых технологий.

• сбор и передача данных с датчиков в облачные сервисы;
• распознавание образов и объектов через камеры и AI‑алгоритмы;
• удалённое управление устройствами по Wi‑Fi и Bluetooth;
• программирование логики работы на Python, JavaScript или в визуальных средах;
• интеграция с платформами машинного обучения (TensorFlow Lite, Edge Impulse и др.);
• создание сценариев автоматизации на основе анализа данных.

• датчики окружающей среды: температуры, влажности, освещённости, качества воздуха (CO₂/VOC);
• модуль камеры с поддержкой распознавания объектов;
• микроконтроллер с Wi‑Fi/Bluetooth и поддержкой AI‑ускорителей;
• актуаторы: реле, сервоприводы, RGB‑светодиоды;
• коммуникационные модули: Wi‑Fi‑адаптер, Bluetooth‑модуль;
• платы расширения для подключения датчиков и актуаторов;
• соединительные кабели и крепёж;
• облачная платформа (доступ к учётной записи и API);
• методические материалы: руководства, примеры проектов, шаблоны кода.

• совместимость: с одноплатными компьютерами (Raspberry Pi, Arduino, micro:bit) и платформами DIGIS;
• интерфейсы: GPIO, I²C, SPI, UART, USB;
• питание: 5 В (через USB или внешний источник);
• рабочие температуры: –10 … +50 °C;
• поддержка ОС: Linux (Raspberry Pi OS), MicroPython, Arduino IDE;
• языки программирования: Python, JavaScript, C++, визуальный блочный код;
• облачные сервисы: поддержка MQTT, HTTP(S), облачных платформ для IoT (например, AWS IoT, Google Cloud IoT).

• умение собирать и настраивать IoT‑устройства с датчиками;
• навыки программирования микроконтроллеров и обработки данных;
• понимание принципов работы AI‑моделей на периферийных устройствах;
• опыт интеграции датчиков, актуаторов и облачных сервисов;
• владение методами анализа и визуализации данных с сенсоров;
• проектные компетенции: от идеи до работающего прототипа с AI/IoT‑функционалом.

1. Подготовка: проверить комплектность, подключить микроконтроллер к ПК, установить ПО.

2. Сборка схемы: подсоединить датчики и актуаторы к плате расширения.

3. Настройка связи: подключить Wi‑Fi/Bluetooth, зарегистрировать устройство в облаке.

4. Программирование: написать код для сбора данных, обработки и управления актуаторами.

5. Тестирование: проверить передачу данных, реакцию актуаторов, корректность AI‑распознавания.

6. Отладка: скорректировать код и схему, повторить испытания.

7. Демонстрация: показать работу устройства, обсудить результаты и возможные улучшения.

• уроки информатики и технологии в 7–11 классах;
• кружки робототехники и программирования;
• проектная деятельность по направлениям «Умный город», «Экологический мониторинг»;
• подготовка к хакатонам и конкурсам по IoT/AI;
• самостоятельное изучение современных цифровых технологий.

• универсальность: совместимость с популярными платформами и языками;
• актуальность: работа с современными AI/IoT‑технологиями;
• наглядность: визуализация данных и обратная связь от устройств;
• масштабируемость: возможность добавлять новые датчики и модули;
• практичность: реальные проекты с прикладным значением;
• полнота: включает оборудование, ПО и методические материалы;
• безопасность: адаптирован для школьной эксплуатации.