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AI Projects for the Raspberry Pi with the AI HAT+ Edge AI is transforming everyday devices by putting intelligence where it matters most: directly inside the hardware. With on-device inference, a camera can recognize a visitor instantly, a phone can translate speech without streaming audio to the cloud, and a wearable can detect anomalies in real time—fast, private, and reliable even when the network disappears. This book is your practical guide to building exactly those kinds of systems with the Raspberry Pi AI HAT+ and the Hailo-8L accelerator. You’ll start with clear foundations: core AI and machine-learning concepts, how neural networks work, and what truly distinguishes Edge AI from cloud AI—plus an honest look at ethical considerations and future impacts. Then it’s straight to hands-on physical computing. Step by step, you’ll set up Raspberry Pi OS, power and cooling, and develop in Python using the Thonny IDE. You’ll learn GPIO basics with lights and servos, mount the AI HAT+ hardware, install and verify the Hailo software stack, and connect the right camera—official modules or USB webcams, even multiple cameras. From your first pipeline to real projects, you’ll run person detection, pose estimation, segmentation, and depth estimation, then level up with YOLO object detection: smart alerts, guest counters, and custom extensions. You’ll even connect vision to motion by combining gesture recognition with servo-driven mechanisms, including a robotic arm. With troubleshooting tips, hardware essentials, and a practical Python refresher, this book turns Edge AI from buzzword into buildable reality.

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A Practical Guide to AI, Python, and Hardware Projects Welcome to your BeagleY-AI journey! This compact, powerful, and affordable single-board computer is perfect for developers and hobbyists. With its dedicated 4 TOPS AI co-processor and a 1.4 GHz Quad-core Cortex-A53 CPU, the BeagleY-AI is equipped to handle both AI applications and real-time I/O tasks. Powered by the Texas Instruments AM67A processor, it offers DSPs, a 3D graphics unit, and video accelerators. Inside this handbook, you‘ll find over 50 hands-on projects that cover a wide range of topics—from basic circuits with LEDs and sensors to an AI-driven project. Each project is written in Python 3 and includes detailed explanations and full program listings to guide you. Whether you‘re a beginner or more advanced, you can follow these projects as they are or modify them to fit your own creative ideas. Here’s a glimpse of some exciting projects included in this handbook: Morse Code Exerciser with LED or BuzzerType a message and watch it come to life as an LED or buzzer translates your text into Morse code. Ultrasonic Distance MeasurementUse an ultrasonic sensor to measure distances and display the result in real time. Environmental Data Display & VisualizationCollect temperature, pressure, and humidity readings from the BME280 sensor, and display or plot them on a graphical interface. SPI – Voltmeter with ADCLearn how to measure voltage using an external ADC and display the results on your BeagleY-AI. GPS Coordinates DisplayTrack your location with a GPS module and view geographic coordinates on your screen. BeagleY-AI and Raspberry Pi 4 CommunicationDiscover how to make your BeagleY-AI and Raspberry Pi communicate over a serial link and exchange data. AI-Driven Object Detection with TensorFlow LiteSet up and run an object detection model using TensorFlow Lite on the BeagleY-AI platform, with complete hardware and software details provided.

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A Practical Guide to AI, Python, and Hardware Projects Welcome to your BeagleY-AI journey! This compact, powerful, and affordable single-board computer is perfect for developers and hobbyists. With its dedicated 4 TOPS AI co-processor and a 1.4 GHz Quad-core Cortex-A53 CPU, the BeagleY-AI is equipped to handle both AI applications and real-time I/O tasks. Powered by the Texas Instruments AM67A processor, it offers DSPs, a 3D graphics unit, and video accelerators. Inside this handbook, you‘ll find over 50 hands-on projects that cover a wide range of topics—from basic circuits with LEDs and sensors to an AI-driven project. Each project is written in Python 3 and includes detailed explanations and full program listings to guide you. Whether you‘re a beginner or more advanced, you can follow these projects as they are or modify them to fit your own creative ideas. Here’s a glimpse of some exciting projects included in this handbook: Morse Code Exerciser with LED or BuzzerType a message and watch it come to life as an LED or buzzer translates your text into Morse code. Ultrasonic Distance MeasurementUse an ultrasonic sensor to measure distances and display the result in real time. Environmental Data Display & VisualizationCollect temperature, pressure, and humidity readings from the BME280 sensor, and display or plot them on a graphical interface. SPI – Voltmeter with ADCLearn how to measure voltage using an external ADC and display the results on your BeagleY-AI. GPS Coordinates DisplayTrack your location with a GPS module and view geographic coordinates on your screen. BeagleY-AI and Raspberry Pi 4 CommunicationDiscover how to make your BeagleY-AI and Raspberry Pi communicate over a serial link and exchange data. AI-Driven Object Detection with TensorFlow LiteSet up and run an object detection model using TensorFlow Lite on the BeagleY-AI platform, with complete hardware and software details provided.

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This collection features the best of Elektor Magazine's articles on embedded systems and artificial intelligence. From hands-on programming guides to innovative AI experiments, these pieces offer valuable insights and practical knowledge for engineers, developers, and enthusiasts exploring the evolving intersection of hardware design, software innovation, and intelligent technology. Contents Programming PICs from the Ground UpAssembler routine to output a sine wave Object-Oriented ProgrammingA Short Primer Using C++ Programming an FPGA Tracking Down Microcontroller Buffer Overflows with 0xDEADBEEF Too Quick to Code and Too Slow to Test? Understanding the Neurons in Neural NetworksEmbedded Neurons MAUI Programming for PC, Tablet, and SmartphoneThe New Framework in Theory and Practice USB Killer DetectorBetter Safe Than Sorry Understanding the Neurons in Neural NetworksArtificial Neurons A Bare-Metal Programming Guide Part 1: For STM32 and Other Controllers Part 2: Accurate Timing, the UART, and Debugging Part 3: CMSIS Headers, Automatic Testing, and a Web Server Introduction to TinyMLBig Is Not Always Better Microprocessors for Embedded SystemsPeculiar Parts, the Series FPGAs for BeginnersThe Path From MCU to FPGA Programming AI in Electronics DevelopmentAn Update After Only One Year AI in the Electronics LabGoogle Bard and Flux Copilot Put to the Test ESP32 and ChatGPTOn the Way to a Self-Programming System… Audio DSP FX Processor Board Part 1: Features and Design Part 2: Creating Applications Rust + EmbeddedA Development Power Duo A Smart Object CounterImage Recognition Made Easy with Edge Impulse Universal Garden LoggerA Step Towards AI Gardening A VHDL ClockMade with ChatGPT TensorFlow Lite on Small MicrocontrollersA (Very) Beginner’s Point of View Mosquito DetectionUsing Open Datasets and Arduino Nicla Vision Artificial Intelligence Timeline Intro to AI AlgorithmsPrompt: Which Algorithms Implement Each AI Tool? Bringing AI to the Edgewith ESP32-P4 The Growing Role of Edge AIA Trend Shaping the Future

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Elektor GREEN en GOLD leden kunnen deze uitgave hier downloaden. Nog geen lid? Klik hier om een lidmaatschap af te sluiten. Het AlertAlfred AI-beveiligingssysteemmet Raspberry Pi 5 en Hailo 8L-module AI in elektronica-ontwikkelingeen update na slechts één jaar AI-algoritmen – een inleidingprompt: welke algoritmen implementeren AI-tools? Single-board computers voor AI-projectenachtergrond en overzicht Van sensordata naar machine learning-modelgebarendetectie met een versnellingsmeter en Edge Impulse Bouw uw eigen lekkend integreer-en-vuur neuronkunstmatige intelligentie zonder software Elektronica ontwerpen met ChatGPTdoet GPT-4o het beter? Breng AI naar de edgemet ESP32-P4 Spraakfuncties verkennen met een Raspberry Pi Zerooverklokken geeft recht van spreken De groeiende rol van Edge-AIeen trend die de toekomst vormgeeft De kracht van Edge-AI ontsluiteneen gesprek met François de Rochebouët van STMicroelectronics Een VHDL-klok gemaakt met ChatGPThoe AI de manier waarop we leren transformeert De werkelijke impact van AISayash Kapoor over ‘Haarlemmer AI-olie’ en meer Het laatste nieuws van BeagleBoardBeagleY-AI, BeagleV-Fire, BeagleMod, BeaglePlay en BeagleConnect Freedom Muggen detecterenmet open datasets en Arduino Nicla Vision AI nu en morgen:gedachten van Espressif, Arduino en SparkFun Tijdlijn kunstmatige intelligentie BeagleY-AIde nieuwste SBC voor AI-toepassingen AI in beeldgedachten uit de Elektor-community Machine vision met OpenMVmaak een frisdrankblik-detector Een gesprek met het digitale breinChatGPT versus Gemini “Skilling Me Softly with This Bot?”mislukt de AI-revolutie op elektronisch gebied door een gebrek aan sociale precisie?

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Le téléchargement intégral de ce numéro est disponible pour nos membres GOLD et GREEN sur le site Elektor Magazine ! Pas encore membre ? Cliquez ici. le système de sécurité IA AlertAlfredBasé sur un Raspberry Pi 5 et le module Hailo 8L l'IA en développement électroniqueune mise à jour après seulement un an intro aux algorithmes de l'IAPrompt: Quels algorithmes implémentent chaque outil d'IA ? ordinateurs monocartes pour les projets d'IAAperçu et contexte des données de capteurs aux modèles d'apprentissage automatiqueDétection de gestes avec Edge Impulse et un accéléromètre créez un neurone d’intégrationet-tir avec fuiteIntelligence artificielle sans logiciel ChatGPT pour la conception électroniqueGPT-4o fait-il mieux ? intégrer l'IA périphérique avec l'ESP32-P4 fonctions vocales sur le Raspberry Pi ZeroWhen Overclocking Gives Freedom of Speech le rôle croissant de l'IA périphériqueUne tendance qui structure l'avenir exploiter la puissance de l'IA en périphérieUn entretien avec François de Rochebouët de STMicroelectronics horloge en VHDL réalisée avec ChatGPT l'impact réel de l'IASayash Kapoor à propos des "faux miracles de l'IA" et plus encore les dernières nouveautés de BeagleBoardBeagleY-AI, BeagleV-Fire, BeagleMod, BeaglePlay et BeagleConnect Freedom détection des moustiques : avec Arduino Nicla Vision et des données open source l'IA d’aujourd'hui et de demain : les idées d'Espressif, d'Arduino et de SparkFun chronologie de l'intelligence artificielle BeagleY-AIThe Latest SBC for AI Applications lumière sur l’IALes perspectives de la communauté Elektor vision artificielle avec OpenMVCréer un détecteur de canettes de soda conversation avec l'esprit numériqueChatGPT vs Gemini "Skilling Me Softley with This Bot?"L'essor de l'IA dans le secteur électronique freiné par une absence de précision sociale ?

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A Beginner's Guide to AI and Edge Computing Artificial Intelligence (AI) is now part of our daily lives. With companies developing low-cost AI-powered hardware into their products, it is now becoming a reality to purchase AI accelerator hardware at comparatively very low costs. One such hardware accelerator is the Hailo module which is fully compatible with the Raspberry Pi 5. The Raspberry Pi AI Kit is a cleverly designed hardware as it bundles an M.2-based Hailo-8L accelerator with the Raspberry Pi M.2 HAT+ to offer high speed inferencing on the Raspberry Pi 5. Using the Raspberry Pi AI Kit, you can build complex AI-based vision applications, running in real-time, such as object detection, pose estimation, instance segmentation, home automation, security, robotics, and many more neural network-based applications. This book is an introduction to the Raspberry Pi AI Kit, and it is aimed to provide some help to readers who are new to the kit and wanting to run some simple AI-based visual models on their Raspberry Pi 5 computers. The book is not meant to cover the detailed process of model creation and compilation, which is done on an Ubuntu computer with massive disk space and 32 GB memory. Examples of pre-trained and custom object detection are given in the book. Two fully tested and working projects are given in the book. The first project explains how a person can be detected and how an LED can be activated after the detection, and how the detection can be acknowledged by pressing an external button. The second project illustrates how a person can be detected, and how this information can be passed to a smart phone over a Wi-Fi link, as well as how the detection can be acknowledged by sending a message from the smartphone to your Raspberry Pi 5.

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Le téléchargement intégral de ce numéro est disponible pour nos membres GOLD et GREEN sur le site Elektor Magazine ! Pas encore membre ? Cliquez ici. qu’est-ce que l’edge AI ?L’IA, intégrée à l’appareil découvrez Edge Impulse StudioConcevez et déployez facilement des modèles d’IA en périphérie détection de mots-clés avec Edge ImpulseCollecter, entraîner et déployer contrôle d’appareils par commande vocale avec le Nordic Thingy:53 Termes clés pour comprendre l’edge AI et le machine learning cours accéléré : démarrez avec Edge ImpulseApprenez à collecter, entraîner et déployer un modèle ML avec l’Arduino Nano 33 BLE Sense un nouveau chapitre pour ArduinoD’une carte pour amateurs à une plateforme d’edge computing premiers pas avec la détection d’objets sur des appareils edge détection de défauts sur circuits imprimésVision par ordinateur avec Raspberry Pi adapter l’IA aux appareils les plus compacts optimiser l’efficacité énergétique des appareils edge AI alimentés sur batterie grille-pain intelligentL’IA qui reconnaît le toast parfait Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi et l’edge AI, enfin réunis Leadership, ML embarqué et révolution de l’IA en périphérie modèles vision-langage en périphérieCascade de modèles pour une meilleure fiabilité découvrez Edge ImpulseQuestions de la communauté Elektor mise à jour du projet n°5 : Compteur d’énergie ESP32Utiliser l’Edge AI pour identifier les charges domestiques reconnaissance de mouvements avec détection d’anomaliesUn tutoriel détaillé système de ventilation intelligent : fusion des données sonores et environnementalesUtilisation d’un microcontrôleur double-cœur et du ML pour l’automatisation des fenêtres et persiennes intégrer la commande vocale aux écouteurs et aux casques l'IA en périphérie : au cœur des appareils de demain

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Elektor GREEN en GOLD leden kunnen deze uitgave hier downloaden. Nog geen lid? Klik hier om een lidmaatschap af te sluiten. Wat is Edge-AI nu eigenlijk?Intelligentie naar het apparaat brengen Maak kennis met Edge Impulse StudioEenvoudig Edge-AI modellen bouwen en implementeren Keyword spotting met Edge ImpulseVerzamelen, trainen en implementeren Slimme apparaten bedienen via spraakbesturing met de Nordic Thingy:53 Sleutelbegrippen voor het begrijpen van Edge AI en Machine Learning Snelcursus: Aan de slag met Edge ImpulseLeer een ML-model te verzamelen, trainen en implementeren met de Arduino Nano 33 BLE Sense Een nieuw hoofdstuk voor ArduinoVan hobbyboard tot Edge computing-krachtpatser Aan de slag met objectdetectie op edge-apparaten Detectie van defecten op printplatenComputer Vision met de Raspberry Pi AI op maat maken voor de kleinste apparaten Optimalisatie van het energieverbruik in batterijgevoede Edge-AI apparaten AI ToasterWanneer Edge-AI en ontbijt samenkomen Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi ervaring in combinatie met Edge AI Leiderschap, Embedded ML en de Edge-revolutie Vision language models voor EdgeModel-cascadering voor betere betrouwbaarheid Maak kennis met Edge ImpulseVragen van de Elektor-community Projectupdate #5: Energiemeter op basis van ESP32Edge-AI gebruiken voor herkenning van huishoudelijke verbruikers Bewegingsherkenning met anomalie-detectieEen uitgebreide training Slim ventilatiesysteem: integratie van geluids- en omgevingsgegevensEen machine learning toepassing met dubbele MCU voor geautomatiseerde bediening van ramen en lamellen Spraakbesturing voor oordopjes en headsets Edge-AI: de volgende generatie apparaten mogelijk maken

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Elektor GREEN en GOLD leden kunnen deze uitgave hier downloaden. Nog geen lid? Klik hier om een lidmaatschap af te sluiten. Wat is Edge-AI nu eigenlijk?Intelligentie naar het apparaat brengen Maak kennis met Edge Impulse StudioEenvoudig Edge-AI modellen bouwen en implementeren Keyword spotting met Edge ImpulseVerzamelen, trainen en implementeren Slimme apparaten bedienen via spraakbesturing met de Nordic Thingy:53 Sleutelbegrippen voor het begrijpen van Edge AI en Machine Learning Snelcursus: Aan de slag met Edge ImpulseLeer een ML-model te verzamelen, trainen en implementeren met de Arduino Nano 33 BLE Sense Een nieuw hoofdstuk voor ArduinoVan hobbyboard tot Edge computing-krachtpatser Aan de slag met objectdetectie op edge-apparaten Detectie van defecten op printplatenComputer Vision met de Raspberry Pi AI op maat maken voor de kleinste apparaten Optimalisatie van het energieverbruik in batterijgevoede Edge-AI apparaten AI ToasterWanneer Edge-AI en ontbijt samenkomen Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi ervaring in combinatie met Edge AI Leiderschap, Embedded ML en de Edge-revolutie Vision language models voor EdgeModel-cascadering voor betere betrouwbaarheid Maak kennis met Edge ImpulseVragen van de Elektor-community Projectupdate #5: Energiemeter op basis van ESP32Edge-AI gebruiken voor herkenning van huishoudelijke verbruikers Bewegingsherkenning met anomalie-detectieEen uitgebreide training Slim ventilatiesysteem: integratie van geluids- en omgevingsgegevensEen machine learning toepassing met dubbele MCU voor geautomatiseerde bediening van ramen en lamellen Spraakbesturing voor oordopjes en headsets Edge-AI: de volgende generatie apparaten mogelijk maken

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