* COMPONENTES INCLUIDOS 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, 5 azules) 5 resistencias de 560 Ohmios 5 resistencias de 220 Ohmios 1 resistencia de 1 kOhmios 1 resistencia de 10 kOhmios 2 resistencias de 4,7 kOhmios 1 placa de pruebas de 400 puntos 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 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* SHIELD Y MÓDULOS INCLUIDOS 1 Shield de base compatible con placa Arduino UNO con 16 conectores Grove 10 módulos Grove: 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 Cuaderno de actividades para el profesorado Videos tutoriales Plataforma gratuita de aprendizaje Recursos adicionales de vocabulario* LECCIONES INCLUIDAS (28) 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* COMPATIBILIDAD DE SOFTWARE Compatible con Windows, macOS y Linux
