{"product_id":"jetson-nano-b01-developer-kit","title":"Kit de développement NVIDIA Jetson Nano 4GB B01 pour Edge IA\/ROS - A57 1,43GHz, GPU Maxwell 128 cœurs","description":"\u003ch2\u003eAperçu\u003c\/h2\u003e\u003cp\u003eJetson NANO 4GB B01 AI Large Model Developer Kit est un kit de développement compact (plateforme de carte de développement) conçu pour débuter avec l'IA. Il peut exécuter plusieurs réseaux neuronaux en parallèle pour des applications telles que la classification d'images, la détection d'objets, la segmentation et le traitement de la parole, et peut fonctionner avec aussi peu que 5 watts.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eCette plateforme Jetson Nano utilise un processeur quad-core ARM Cortex-A57 et un GPU Maxwell à 128 cœurs avec une mémoire LPDDR de 4 Go, et prend en charge des frameworks et algorithmes d'IA populaires tels que TensorFlow, PyTorch, Caffe\/Caffe2, Keras et MXNet.\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003eCaractéristiques principales\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eCPU : Quad-core ARM A57 @ 1,43 GHz\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eGPU : 128 cœurs Maxwell\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003ePuissance de calcul IA : 473 GFLOPS (également indiqué comme 472 GFLOP dans le texte fourni)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eFonctionnement à faible consommation : aussi peu que 5 W (également montré comme 5 W–10 W dans le matériel de comparaison fourni)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEncodage vidéo : 4K @ 30; 4x 1080p @ 30; 9x 720p @ 30 (H.264\/H.265)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDécodage vidéo : 4K @ 60 ; 2x 4K @ 30 ; 8x 1080p @ 30 ; 18x 720p @ 30 (H.264\/H.265)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eInterface de caméra : MIPI CSI-2 DPHY canal *2\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAffichage : HDMI et DP\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eRéseau \/ expansion : Ethernet Gigabit ; M.2 Key E ; prend en charge la carte réseau haute vitesse double bande M.2 ; prend en charge la carte réseau haute vitesse USB\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUSB : 4x USB 3.0 ; USB 2.0 Micro-B\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAutres E\/S listées : GPIO, I2C, I2S, SPI, UART\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEntrées d'alimentation mentionnées : micro USB, alimentation DC, et PoE (comme indiqué dans le texte fourni)\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eSpécifications\u003c\/h2\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCPU\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eQuad-core ARM A57 @ 1.43 GHz\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eGPU\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e128 cœurs Maxwell\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003ePuissance de calcul AI\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e473 GFLOPS\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eMémoire\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4 Go 64 bits LPDDR4 25.6 GB\/s\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eEncodeur vidéo\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4K @ 30 | 4x 1080p @ 30 | 9x 720p @ 30 (H.264\/H.265)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eDécodeur vidéo\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4K @ 60 | 2x 4K @ 30 | 8x 1080p @ 30 | 18x 720p @ 30 (H.264\/H.265)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eInterface de caméra\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eCanal MIPI CSI-2 DPHY *2\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eConnexion\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eGigabit Ethernet, M.2 Key E\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eAffichage\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eHDMI et DP\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eUSB\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4 USB 3.0, USB 2.0 Micro-B\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eInternet (comme indiqué)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003ePrise en charge de la carte réseau USB haute vitesse ; Prise en charge M.2 cartes réseau bi-bande haute vitesse\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eAutre\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eGPIO, I2C, I2S, SPI, UART\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eTaille\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e100 mm x 80 mm x 29 mm\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003ch2\u003eNotes de stockage (Démo officielle vs Version SUB)\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eLe matériel de comparaison fourni liste deux variantes : \u003cstrong\u003eJetson Nano 4GB Developer Kit (SUB)\u003c\/strong\u003e et \u003cstrong\u003eJetson Nano 4GB Developer Kit (Démo officielle)\u003c\/strong\u003e. \u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eStockage SUB (montré) : \u003cstrong\u003e16GB eMMC\u003c\/strong\u003e. Le matériel indique que la carte peut être démarrée sans stockage externe, et que 16GB eMMC répond aux besoins de développement réguliers et est compatible avec le fichier image système officiel.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eStockage Démo officielle (montré) : \u003cstrong\u003emicroSD (Non inclus)\u003c\/strong\u003e. Le matériel indique que les utilisateurs doivent acheter une carte TF (microSD) et écrire le fichier image système pour démarrer la carte.\u003c\/li\u003e\u003cli\u003eSi la capacité de stockage est insuffisante pour un projet, le matériel indique que la capacité peut être étendue à l'aide d'un disque USB ou d'une carte TF.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eNote sur la carte TF \/ Image système\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eLe matériel fourni indique : « Les cartes TF incluses dans la liste d'expédition sont toutes écrites avec l'image système. »\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eLe matériel fourni indique également : « Toutes les versions du kit contiennent une carte TF de 64 Go. »\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUne autre note indique que l'installation de l'image système officielle + la configuration de l'environnement AI peut dépasser 32 Go, et il est recommandé d'utiliser un disque U\/carte TF de 64 Go ou plus.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eVidéos tutoriels\u003c\/h2\u003e\u003cp\u003e\u003ciframe height=\"751\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/c3X-oz8DKCA\" title=\"🦞OpenClaw Skills on Your Jetson nano B01 Board!\" width=\"1335\"\u003e\u003c\/iframe\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003ciframe height=\"695\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/1VGrsyxVahs\" title=\"Turn Your Jetson Nano into an AI Chatbot! #ai #AIChatbot #EdgeAI #JetsonNano\" width=\"1236\"\u003e\u003c\/iframe\u003e\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003eContenu du cours \/ tutoriel (tel que fourni)\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eMise à jour en juin 2026\u003c\/strong\u003e: Tutoriels de déploiement et d'application OpenClaw (NOUVEAU). Deux méthodes d'interaction sont indiquées : modules WAP et vocaux.\u003c\/li\u003e\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eTutoriels avancés ROS\u003c\/strong\u003e (HOT) : Les bases de ROS1 et ROS2 et les matériaux d'apprentissage associés sont présentés.\u003c\/li\u003e \n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eTutoriels avancés de développement de vision AI\u003c\/strong\u003e (HOT) : inclut des éléments tels que le tutoriel de caméra embarquée, le test de caméra externe USB, la construction de l'environnement Jetson-Inference, la construction de l'environnement DeepStream, et plus encore (comme indiqué dans le plan ci-dessous).\u003c\/li\u003e \n\u003c\/ul\u003e\u003ch3\u003ePlan de cours Jetson Nano B01 (extrait)\u003c\/h3\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eDémarrez rapidement\u003c\/strong\u003e: 1. Apprenez l'itinéraire ; 2. Tutoriel de démarrage rapide\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eTutoriel de base Jetson Nano B01\u003c\/strong\u003e: 1. Introduction au Jetson Nano B01 ; 2. Flasher l'image système ; 3. Relecture du disque SD flashé ; 4. Démarrage du Jetson Nano B01 ; 5. Écrire l'image officielle (SDK)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eTutoriel de base de la carte SUB Jetson Nano B01\u003c\/strong\u003e: 1. Introduction à la carte SUB Jetson Nano B01 ; 2. Écrire l'image système EMMC\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eDémarrage TF\u003c\/strong\u003e: 1.Démarrage et mise à l'échelle de la carte SUB TF Jetson Nano; 2. Écrire l'image système de la carte TF; 3. Relecture du disque SD flashé; 4. Écrire le démarrage de la carte TF\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eDémarrage du disque U\u003c\/strong\u003e: 1. Écrire le démarrage EMMC; 2. Écrire le système du disque U; 3. Relecture du disque U flashé; 4. Démarrage SUB Jetson Nano\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eTutoriel de configuration de base du système\u003c\/strong\u003e: 1. Introduction au système et au bureau Jetson Nano B01; 2. Extension de la carte SD; 3. Configuration réseau; 4. SSH Telnet \u0026amp; Transfert de fichiers; 5. Connexion à distance VNC; 6. Sauvegarde du système Jetson Nano B01; 7. Augmentation de l'espace d'échange Jetson Nano B01; 8. Installation et utilisation de Jtop\u003c\/li\u003e \n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eTutoriel de contrôle matériel GPIO\u003c\/strong\u003e: 1. Utilisation des API des bibliothèques GPIO; 2. Configuration de la bibliothèque matérielle Jetson Nano B01; 3. Fonction de lecture des broches; 4. Contrôle de la sortie de niveau des broches; 5. Contrôler la LED; 6. Jetson Nano B01 communique avec les ports série des appareils externes; 7. Communication I2C Jetson Nano B01\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eTutoriel avancé de vision AI\u003c\/strong\u003e: 1. Tutoriel de caméra embarquée; 2. Test de caméra externe USB; 3. Installation de Jupyter lab et Jetcham; 4. Installer TensorFlow (optionnel); 5. Construction de l'environnement Jetson-Inference (optionnel); 6. Bonjour AI Monde; 7. Raisonnement de classification d'images; 8. Raisonnement de détection d'objets; 9. Segmentation sémantique; 10. Estimation de pose; 11. Reconnaissance d'actions; 12. Suppression de l'arrière-plan; 13. Estimation de profondeur monoculaire; 14. Construction de l'environnement DeepStream (optionnel); 15. Inspection automobile; 16. Introduction à yolo5; 17. Construction de l'environnement YOLO5 (optionnel); 18. Détection en temps réel de yolo5; 19. yolo5 + accélération tensorrt; 20. yolo5 + accélération tensorrt + Deep Stream (caméra ouverte); 21. Construction de l'environnement Mediapipe (optionnel); 22. Développement Mediapipe; 23. Lisez-moi\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eUtilisation avancée de YOLOv11 \/ YOLO26\u003c\/strong\u003e (NOUVEAU) : 00. À lire absolument avant de commencer; 01. Construction de l'environnement YOLOv11; 02. Utilisation CLI; 03. Détection d'objets; 04. Segmentation d'instances; 05. Estimation de pose; 06. Classification d'image; 07. Détection d'objet avec boîte englobante orientée; 08. Conversion de modèle\u003c\/li\u003e \n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eCours de base ROS1\u003c\/strong\u003e: 1. Introduction à ROS; 2. Structure des fichiers de projet; 3. Commandes et outils courants; 4. Éditeur; 5. Abonnés; 6. Personnaliser les messages de sujet et utilisation; 7. Client; 8. Serveur; 9. Personnaliser les messages de service et utilisation; 10. Publication et surveillance TF\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eCours de traitement d'image visuelle ROS1\u003c\/strong\u003e: 1. Vision AR; 2. Code QR AR; 3. Fondation ROS+OpenCV; 4. Application ROS+OpenCV; 5. Développement MediaPipe\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eCours de base ROS2\u003c\/strong\u003e: 1. Introduction à ROS2; 2. Installation de ROS2 Humble; 3. Environnement de développement ROS2; 4. Espace de travail ROS2; 5. Package de fonction ROS2; 6. Nœud ROS2; 7. Communication de sujet ROS2; 8. Communication de service ROS2; 9. Communication d'action ROS2; 10. Message d'interface personnalisé ROS2; 11. Cas de service de paramètre ROS2; 12. Package de méta-fonction ROS2; 13. Communication distribuée ROS2; 14. DDS ROS2; 15. ROS2 API lié au temps; 16. Outils de commande communs ROS2; 17. Utilisation de ROS2 rviz2; 18. Boîte à outils ROS2 rqt; 19. Configuration du fichier de démarrage ROS2 Launch; 20. Outil d'enregistrement et de lecture ROS2; 21. Modèle URDF ROS2; 22. Plateforme de simulation ROS2 Gazebo; 23. Transformation de coordonnées TF2 ROS2\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eCours Docker\u003c\/strong\u003e: 1. Aperçu et installation; 2. Commandes courantes; 3. Comprendre et publier des images; 4. Traitement des données d'interaction matérielle; 5. Entrer dans le conteneur docker; 6. Mettre à jour les images docker\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eCours de traitement d'image OpenCV\u003c\/strong\u003e: 1. Cours de base OpenCV; 2. Application ROS+opencv; 3. Reconnaissance de code QR; 4. Vision AR; 5. Mediapipe\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eTutoriels de modèles AI de grande taille hors ligne\u003c\/strong\u003e: 0. Instructions sur l'image système de modèle AI de grande taille; 1. Déploiement de l'environnement de modèle AI de grande taille; 2. Installer la plateforme de dialogue de modèle de grande taille; 3. Modèle Meta AI Llama 3.2; 4. Modèle Alibaba Cloud Qwen2; 5. Modèle Alibaba Cloud Qwen3; 6. SUTD TinyLlama; 7. Modèle DeepSeek DeepSeek-R1; 8. Microsoft Phi-3; 9. Microsoft Orca Mini; 10. NVIDIA StarCoder2; 11. Google Gemma3 Visual Multimodal Large Model; 12. Conversion de texte en parole (TTS) hors ligne; 13. Reconnaissance vocale (ASR) hors ligne\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eTutoriels en ligne pour grands modèles\u003c\/strong\u003e: 1. Plateforme d'agrégation d'API pour grands modèles OpenRouter; 2. Application de compréhension visuelle multimodale; 3. Application de localisation visuelle multimodale; 4. Application de numérisation de tableaux multimodale; 5. Application de proxy autonome multimodale\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eGrand modèle en ligne (Interaction vocale)\u003c\/strong\u003e: 0. Connexion matérielle pour interaction vocale (ReadMe); 1. Reconnaissance vocale (ASR) hors ligne; 2. Conversion de texte en parole (TTS) hors ligne; 3. Interaction vocale avec grand modèle d'IA; 4. Interaction vocale de compréhension visuelle multimodale; 5. Application de positionnement visuel multimodale; 6. Application de numérisation de tableaux multimodale; 7. Application de proxy autonome multimodale; 8. Assistant vocal hors ligne avec grand modèle d'IA\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eDéploiement et utilisation de base d'OpenClaw\u003c\/strong\u003e: 1.Déploiement OpenClaw; 2. Application du plugin OpenClaw WAP; 3. Interaction WebChat OpenClaw; 4. Interaction TUI OpenClaw; 5. Introduction aux outils OpenClaw; 6. Manuel d'utilisateur de la passerelle OpenClaw Gate; 7. Aperçu des fonctionnalités OpenClaw; 8. Introduction au hub OpenClaw (Installation de compétences); 9. Gestion des fichiers d'application OpenClaw; 10. Application-caméra OpenClaw; 12. Exécution de scripts d'application OpenClaw; 13. Programmation d'application OpenClaw (Contrôle GPIO Périphérique \u0026amp;); 14. Assistant AI dédié d'application OpenClaw\u003c\/li\u003e \n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003ePréparation OpenClaw avant utilisation\u003c\/strong\u003e: 1. Configuration du matériel périphérique; 2. Configuration de l'API-KEY OpenClaw; 3. Modèle de commutation OpenClaw; 4. Mots d'invite OpenClaw; 5. Configuration de l'interaction vocale AI; 6. Tests de configuration de schéma 3D\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eProgrammation d'Act périphérique OpenClaw (Contrôle périphérique)\u003c\/strong\u003e: 1. Contrôle de servo; 2. Bande lumineuse RGB; 3. OLED\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eDéveloppement avancé d'extension OpenClaw\u003c\/strong\u003e: 1. Capteurs de température et d'humidité; 2. Application de caméra; 1. Majordome de soins des plantes; 2. Estimation de la chaleur par IA; 3. Jeu de devinettes de paume par IA; 4. Animal de compagnie IA; 5. Station météorologique IA; 6. Compteur de sensibilité à la température; 7. Tâches programmées\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eListe de colisage (notes affichées)\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003eLes matériaux fournis indiquent : le fonctionnement de la carte séparée nécessite un adaptateur secteur et une carte mémoire de 64 Go.\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eApplications\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003ePrototypage Edge AI : classification d'images, détection d'objets, segmentation, traitement de la parole\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eApprentissage ROS et développement de la robotique (le système ROS \/ robot ROS sont indiqués comme cibles d'apprentissage prises en charge dans le matériel fourni)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eVision par ordinateur et projets basés sur caméra via MIPI CSI-2 (2 canaux) ou caméras USB (comme référencé dans le plan de cours)\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cp\u003ePour la confirmation de commande (variante de stockage, accessoires inclus) ou questions d'intégration (M.2 cartes WiFi Key E, caméras, alimentation), contactez support@rcdrone.top or visitez https:\/\/rcdrone.top\/ . \u003c\/p\u003e\u003ch2 id=\"details\"\u003eDétails\u003c\/h2\u003e\u003cdiv class=\"details-gallery\"\u003e\n\u003cimg src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-NANO-4GB-B01-AI-Large-Model-Developer-Kit.jpg?v=1782279634\" loading=\"lazy\" alt=\"Jetson NANO 4GB B01 AI Large Model Developer Kit\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-NANO-4GB-B01-AI-Large-Model-Developer-Kit_73ba290c-450f-481c-9f6a-d08439efaf8c.jpg?v=1782279644\" loading=\"lazy\" alt=\"Jetson NANO 4GB B01 AI Large Model Developer Kit\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-NANO-4GB-B01-AI-Large-Model-Developer-Kit_504cb47e-8704-428d-9c77-ee582e003072.jpg?v=1782279649\" loading=\"lazy\" alt=\"Jetson NANO 4GB B01 AI Large Model Developer Kit\"\u003e\u003cimg 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