1
00:00:00,680 --> 00:00:05,440
Aby zaprzyjaźnić się z opowiadaniem historii opartym na sztucznej inteligencji, wytrenujesz

2
00:00:05,440 --> 00:00:11,120
model uczenia maszynowego (ML), aby rozpoznawał, kiedy zabawka porusza się na różne sposoby.

3
00:00:11,120 --> 00:00:16,280
Następnie połączysz ten model z kodem, aby wydawać różne dźwięki i wyświetlać różne

4
00:00:16,280 --> 00:00:20,856
ikony na wyświetlaczu LED micro:bit.

5
00:00:20,856 --> 00:00:28,480
Następnie pobierzesz model i kod do micro:bit i użyjesz go na swojej zabawce, aby opowiedzieć historię.

6
00:00:28,480 --> 00:00:34,264
Nasza historia dotyczy niedźwiedzia o imieniu Lucy, ale możesz zmienić projekt, aby pasował do własnego.

7
00:00:34,264 --> 00:00:40,360
[MUZYKA] To jest niedźwiedź Lucy.

8
00:00:40,360 --> 00:00:47,520
Kiedy dorośnie, chce zostać gimnastyczką, więc każdego dnia, gdy się budzi, ćwiczy skakanie.

9
00:00:47,520 --> 00:00:54,640
Skacze wysoko, aż po sufit. Potem, po śniadaniu, ćwiczy skręcanie.

10
00:00:54,640 --> 00:00:59,920
Kręci się w kółko, aż cały jej świat wiruje.

11
00:01:01,469 --> 00:01:06,490
Potem robi sobie przerwę i ma małą drzemkę.

12
00:01:10,048 --> 00:01:18,760
Aby rozpocząć tworzenie historii AI jako przyjaciela, kliknij „Otwórz w micro:bit CreateAI”, aby uruchomić projekt.

13
00:01:18,760 --> 00:01:23,829
Ten projekt zawiera 8 próbek danych dotyczących ruchu dla trzech różnych czynności:

14
00:01:23,829 --> 00:01:28,959
skakania, turlania się i spania.

15
00:01:28,959 --> 00:01:38,120
micro:bit CreateAI zbiera próbki danych o ruchu za pomocą akcelerometru, czujnika ruchu micro:bit.

16
00:01:38,120 --> 00:01:43,560
Aby dodać własne próbki danych, musisz utworzyć zbiór danych micro:bit.

17
00:01:43,560 --> 00:01:50,160
Jeśli Twój komputer ma włączoną funkcję Bluetooth, potrzebujesz tylko 1 micro:bit i przewodu USB do transmisji danych.

18
00:01:50,160 --> 00:01:54,840
Jeśli nie masz połączenia Bluetooth, będziesz musiał użyć 2 micro:bitów.

19
00:01:54,840 --> 00:01:59,554
Postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie, aby się połączyć.

20
00:01:59,554 --> 00:02:06,777
Po podłączeniu urządzenia micro:bit do gromadzenia danych, przymocuj je do zabawki w ten sposób.

21
00:02:06,777 --> 00:02:15,400
Zobaczysz, jak linie na wykresie na żywo zmieniają się w miarę przesuwania zabawki. Ponieważ projekt ten zawiera już sporo

22
00:02:15,400 --> 00:02:25,000
próbek danych, sugerujemy dodanie na razie 1 próbki dla każdego działania i zebranie większej ilości danych później.

23
00:02:25,000 --> 00:02:29,440
Kliknij akcję „skakanie”, aby dodać do niej więcej próbek danych.

24
00:02:29,440 --> 00:02:33,600
Przed rozpoczęciem 1-sekundowego nagrywania nastąpi odliczanie.

25
00:02:33,600 --> 00:02:39,800
Kliknij przycisk „Nagraj” i natychmiast rozpocznij przenoszenie zabawki, aby mieć pewność, że otrzymasz czystą próbkę danych.

26
00:02:39,800 --> 00:02:43,440
Czysta próbka to taka, w przypadku której poruszasz się przez całą próbkę,

27
00:02:43,440 --> 00:02:50,800
nie zaczynasz późno ani nie kończysz ruchu wcześniej. Następnie spróbuj dodać dodatkową próbkę danych do

28
00:02:50,800 --> 00:02:57,115
akcji „toczy się” i „śpi”.

29
00:02:57,115 --> 00:03:07,520
Zauważysz, że kiedy zabawka śpi, linie x, y i z zmieniają miejsce w zależności od orientacji micro:bit.

30
00:03:07,520 --> 00:03:14,600
Kliknij „Wytrenuj model”, aby zbudować model ML. Narzędzie tworzy teraz

31
00:03:14,600 --> 00:03:19,960
model matematyczny, który powinien rozpoznawać różne działania podczas poruszania mikro:bitem.

32
00:03:19,960 --> 00:03:25,640
Gdy tylko model zostanie przeszkolony, zostanie wyświetlona strona Testowanie modelu.

33
00:03:25,640 --> 00:03:30,760
Twoje dane zebrane w micro:bit można teraz wykorzystać do sprawdzenia, jak dobrze działa model.

34
00:03:30,760 --> 00:03:35,880
Powinien być nadal podłączony do narzędzia, a podczas przesuwania zobaczysz, że CreateAI

35
00:03:35,880 --> 00:03:40,317
szacuje, jakie działanie wykonujesz.

36
00:03:40,317 --> 00:03:47,027
Poruszaj zabawką na różne sposoby, aby zobaczyć szacunkową akcję i zmianę wykresu słupkowego pewności.

37
00:03:47,400 --> 00:03:56,160
Wartość procentowa pokazuje, jak pewny jest model, że wykonujesz każde działanie.

38
00:03:56,160 --> 00:04:00,760
Możesz zauważyć, że Twój model nie szacuje dokładnie niektórych działań.

39
00:04:00,760 --> 00:04:07,920
W takim przypadku dobrym pomysłem jest kliknięcie opcji „Edytuj próbki danych” i ulepszenie modelu.

40
00:04:07,920 --> 00:04:13,960
Modele uczenia maszynowego zwykle działają najlepiej, gdy jest więcej danych, więc zapisz dodatkowe próbki dla każdego

41
00:04:13,960 --> 00:04:22,400
z działań lub skup się na zebraniu większej ilości danych dla działania, które było problematyczne podczas testowania.

42
00:04:22,400 --> 00:04:28,360
Czyste próbki danych pomagają również w lepszym działaniu modelu uczenia maszynowego, dlatego sprawdź zestaw danych i

43
00:04:28,360 --> 00:04:38,200
zidentyfikuj wszelkie próbki, które mogłyby zmylić model. Możesz je usunąć, naciskając X.

44
00:04:38,200 --> 00:04:44,920
Po dodaniu większej ilości danych i sprawdzeniu zestawu danych kliknij ponownie „Wytrenuj model”. Następnie przetestuj

45
00:04:44,920 --> 00:04:50,003
model ponownie na stronie „Testowanie modelu”.

46
00:04:50,003 --> 00:04:57,120
Gdy będziesz zadowolony z zachowania modelu ML, możesz go użyć z gotowym kodem projektu.

47
00:04:57,120 --> 00:05:06,120
Kliknij „Edytuj w MakeCode”, aby zobaczyć bloki kodu w specjalnej wersji Microsoft MakeCode.

48
00:05:06,120 --> 00:05:10,040
W każdej chwili możesz wrócić do podglądu swoich danych w CreateAI,

49
00:05:10,040 --> 00:05:19,720
korzystając ze strzałki w lewym górnym rogu ekranu. Bloki te korzystają z modelu utworzonego w kodzie.

50
00:05:19,720 --> 00:05:24,880
Bloki „on ML… start” reagują, gdy model ML zdecyduje, że Twoja

51
00:05:24,880 --> 00:05:31,320
zabawka wykonuje określony ruch lub akcję. W zależności od akcji, kod pokazuje różne

52
00:05:31,320 --> 00:05:38,600
ikony na wyświetlaczu LED micro:bit i odtwarza różne dźwięki na głośniku.

53
00:05:38,600 --> 00:05:46,360
Jeśli nie ma pewności, jakie działanie wykonuje Twoja zabawka – jeśli działanie jest „nieznane” – wyczyści ekran.

54
00:05:46,360 --> 00:05:53,320
A kiedy każda akcja się kończy, kod zatrzymuje micro:bit wydawaniem jakiegokolwiek dźwięku.

55
00:05:53,320 --> 00:05:56,640
Aby kod i model ML działały na twoim micro:bit,

56
00:05:56,640 --> 00:05:59,640
wystarczy pobrać go na micro:bit.

57
00:06:00,280 --> 00:06:06,320
Naciśnij „Pobierz” i postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie.

58
00:06:06,320 --> 00:06:10,640
Teraz przetestuj gotowy projekt na urządzeniu micro:bit przymocowanym do zabawki.

59
00:06:10,640 --> 00:06:16,200
Czy odtwarzane są właściwe dźwięki i wyświetlane ikony, gdy zabawka wykonuje różne ruchy?

60
00:06:16,200 --> 00:06:19,800
Czy działa równie dobrze, gdy ktoś inny porusza zabawką?

61
00:06:19,800 --> 00:06:26,880
Jeśli nie, możesz wrócić, zebrać z nich więcej danych i ponownie nauczyć model.

62
00:06:26,880 --> 00:06:30,960
Gratulacje, udało Ci się wytrenować swoją zabawkę, aby reagowała na różne rodzaje ruchu,

63
00:06:30,960 --> 00:06:36,600
korzystając z zebranych danych, szkoląc model uczenia maszynowego AI i łącząc go z

64
00:06:36,600 --> 00:06:43,480
kodem, aby stworzyć interaktywną zabawkę do opowiadania historii! Jakie inne działania lub ruchy może

65
00:06:43,480 --> 00:06:51,795
wykonywać Twoja zabawka, być może w ramach opowiadania historii? Czy możesz je dodać za pomocą micro:bit i CreateAI?