EV45Y33A SAMD21機器學習評估套件 Microchip的EV45Y33A SAMD21 IoT評估板具有適用于AI機器學習應用的SAMD21 MCU

EV45Y33A SAMD21機器學習評估套件的圖像" width="200" _languageinserted="true" src="https://www.digikey.com/-/media/Images/Product%20Highlights/M/Microchip%20Corporation/EV45Y33A%20SAMD21%20Machine%20Learning%20Evaluation%20Kit/microchip-technology-EV45Y33A-samd21-machine-learning-evaluation-kit-200.jpg?la=en&ts=fc75dc50-1fd0-45f2-a0e9-81c58a5114bf" title="Microchip Technology的EV45Y33A SAMD21機器學習評估套件" style="border-width:initial;border-style:none;float:right;margin:0px 0px 10px 15px;max-width:100%;height:auto;" />Microchip Technology的EV45Y33A SAMD21機器學習評估套件具有基于SAMD21G18Arm®Cortex®-M0+的32位微控制器（MCU），板載調試器（nEDBG），ATECC608A CryptoAuthentication™安全元件IC和經過全面認證的ATWINC1510 Wi-Fi ®網絡控制器。Microchip的MCP9808高精度溫度傳感器，光傳感器以及帶有Bosch BMI160（低功耗慣性測量單元（IMU））的附加板使設計人員能夠收集數據，以訓練和創建機器學習模型。

公司和開發人員正在尋找新的方法來降低進入邊緣技術的機器學習的障礙。Edge Impulse通過提供完整的基于Web的tinyML管道來幫助開發人員，而Cartesiam可以輕松創建靜態庫，這些庫可以直接在Arm Cortex-M MCU上學習和推斷。運動手勢有助于識別嵌入式設備上的各種手勢。Microchip已與這些行業領導者合作，將這些機器學習工具的功能引入其專有的MPLAB-X IDE。為了幫助用戶開始進行數據收集，培訓模型和推理實現，Microchip還推出了EV45Y33A評估套件。

特征

SAMD21G18基于Arm Cortex-M0 +的32位微控制器（MCU），帶有板載調試器（nEDBG） ATECC608A CryptoAuthentication安全元件IC 完全認證的ATWINC1510 Wi-Fi網絡控制器 MCP9808高精度溫度傳感器 帶有博世BMI160的附加板，這是一種低功耗慣性測量單元（IMU）