Набор расширения AI & IoT для Halocode

Поставим без предоплаты
Соответствует ФГОС
Документы для аукциона
Доставка по всей России

Описание

Ресурсный набор AI & IoT Scientist Add-on Pack

Добавления товара в корзину не влечет обязанности по покупке данного товара

Иван Амбаров

Менеджер службы заботы о клиентах

8 (800) 500-69-75

sale@vrtorg-mail.ru

Описание

Набор расширения AI & IoT для Halocode делает уроки информатики и технологий живыми и прикладными. Он ориентирован на школьные проекты и учебные мастерские: с этим комплектом ученики быстро научатся собирать устройства и внедрять простые решения интернета вещей.

Комплект содержит набор модулей и сенсоров, пригодных для проектов по распознаванию, измерению и управлению. Модули поддерживают визуальное программирование и Python — преподаватель может плавно переводить класс от блоков к коду. Совместимость с конструкторами Makeblock и Lego расширяет варианты сборки и прототипирования.

Практические преимущества в упрощённом подключении: mBuild-модули соединяются в цепочку без ошибок, а встроенные контроллеры позволяют запускать демонстрации даже без отдельного платного контроллера. Набор хранится в удобном пластиковом боксе — готов к переноске между кабинетом и демонстрационной зоной.

Добавьте этот набор в школьный фонд и дайте ученикам инструменты для реальных проектов — от умного сада до датчиков безопасности в мини‑городке.

Технические характеристики

Модель/Артикул:
ЦФС-P1020005
Объём комплекта:
18 mBuild-модулей + 7 видов аксессуаров
Ключевые модули:
динамик, мотор, сервопривод, светодиодная матрица, светодиодное кольцо
Набор датчиков:
датчик газа MQ2, датчик влажности, датчик температуры, датчик пламени, магнитный датчик
Управление и ввод:
джойстик, реостат, модуль расширения
Актюаторы и приводы:
водяная помпа, мотор, сервопривод
Питание:
литиевая аккумуляторная батарея (перезаряжаемая)
Комплектность хранения:
пластиковый короб для хранения и транспортировки
Программные возможности:
Scratch-подобная среда и Python
Аппаратная совместимость:
Halocode (рекомендуется), элементы Makeblock и LEGO
Целевая аудитория:
для класса, для школы, образовательный комплект для учебных проектов
Отличительные черты:
последовательное подключение модулей без разделения портов, поддержка Makeblock Neuron Protocol, компактный форм‑фактор