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¿Qué incluye el kit?

• 1 Placa programable Arduino UNO R4 Wifi con Procesador Renesas RA4M1 de 32-bits y ESP32, matriz LED de 12x8, conector USB C
• 1 cable USB
• 1 base de montaje de placa
• 1 multímetro
• 1 conector de batería de 9 V
• 1 batería de 9 V
• 20 LEDs (5 rojos, 5 verdes, 5 amarillos y 5 azules)
• 5 resistencias de 560 Ohmios
• 5 resistencias de 220 Ohmios
• 1 placa de pruebas de 400 puntos
• 1 resistencia de 1 kOhmios
• 1 resistencia de 10 kOhmios- 1 servomotor pequeño
• 2 potenciómetros de 10 kOhmios
• 2 potenciómetros de perilla
• 2 condensadores de 100 uF
• cables puente de núcleo sólido
• 5 pulsadores
• 1 fototransistor
• 2 resistencias de 4,7 kOhmios
• 1 cable puente negro
• 1 cable puente rojo
• 1 sensor de temperatura
• 1 piezoeléctrico
• 1 cable puente hembra a macho rojo
• 1 cable puente hembra a macho negro 3 tuercas y tornillos
• 1 Shield de base diseñado para colocarse sobre una placa Arduino UNO con 16 conectores grove y 10 módulos Grove incluidos: LED, potenciómetro, zumbador, sensor de luz, sensor de sonido, sensor de presión de aire, sensor de temperatura, acelerómetro, pantalla OLED
• 6 cables Grove

Contenido educativo asociado y gratuito

• Cuaderno de actividades para el profesorado
• Videos tutoriales
• Plataforma gratuita
• Recursos adicionales de vocabulario

28 lecciones:

• El LED
• El botón
• El potenciómetro
• El zumbador
• El sensor de luz
• El sensor de sonido
• El sensor de presión de aire
• El sensor de temperatura
• El sensor de movimiento
• La pantalla OLED
• Conceptos básicos de electricidad, la ley de Ohm
• Seguridad eléctrica
• Esquemas, diagramas de flujo, pseudocódigo● Escribir código. Sintaxis de codificación
• LED y polaridad
• Componentes eléctricos
• Uso de un multímetro para tomar medidas eléctricas.
• Control de un circuito digital y analógico.
• Controlar un servomotor
• Producir sonidos, tonos y música.
• Medida de la intensidad de la luz
• Ondas electromagnéticas
• Diseño y construcción de un prototipo
• Primeros pasos en la nube
• Creación de escritorios en la nube
• Creación de un proyecto de IoT
• Introducción al machine learning con Arduino
• Uso de componentes externos integrados con machine learning

Otros datos

Software compatible con Windows, macOS y Linux