WEBVTT

00:00:00.680 --> 00:00:05.440
Aby zaprzyjaźnić się z opowiadaniem historii opartym na sztucznej inteligencji, wytrenujesz

00:00:05.440 --> 00:00:11.120
model uczenia maszynowego (ML), aby rozpoznawał, kiedy zabawka porusza się na różne sposoby.

00:00:11.120 --> 00:00:16.280
Następnie połączysz ten model z kodem, aby wydawać różne dźwięki i wyświetlać różne

00:00:16.280 --> 00:00:20.856
ikony na wyświetlaczu LED micro:bit.

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.

00:00:28.480 --> 00:00:34.264
Nasza historia dotyczy niedźwiedzia o imieniu Lucy, ale możesz zmienić projekt, aby pasował do własnego.

00:00:34.264 --> 00:00:40.360
[MUZYKA] To jest niedźwiedź Lucy.

00:00:40.360 --> 00:00:47.520
Kiedy dorośnie, chce zostać gimnastyczką, więc każdego dnia, gdy się budzi, ćwiczy skakanie.

00:00:47.520 --> 00:00:54.640
Skacze wysoko, aż po sufit. Potem, po śniadaniu, ćwiczy skręcanie.

00:00:54.640 --> 00:00:59.920
Kręci się w kółko, aż cały jej świat wiruje.

00:01:01.469 --> 00:01:06.490
Potem robi sobie przerwę i ma małą drzemkę.

00:01:10.048 --> 00:01:18.760
Aby rozpocząć tworzenie historii AI jako przyjaciela, kliknij „Otwórz w micro:bit CreateAI”, aby uruchomić projekt.

00:01:18.760 --> 00:01:23.829
Ten projekt zawiera 8 próbek danych dotyczących ruchu dla trzech różnych czynności:

00:01:23.829 --> 00:01:28.959
skakania, turlania się i spania.

00:01:28.959 --> 00:01:38.120
micro:bit CreateAI zbiera próbki danych o ruchu za pomocą akcelerometru, czujnika ruchu micro:bit.

00:01:38.120 --> 00:01:43.560
Aby dodać własne próbki danych, musisz utworzyć zbiór danych micro:bit.

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.

00:01:50.160 --> 00:01:54.840
Jeśli nie masz połączenia Bluetooth, będziesz musiał użyć 2 micro:bitów.

00:01:54.840 --> 00:01:59.554
Postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie, aby się połączyć.

00:01:59.554 --> 00:02:06.777
Po podłączeniu urządzenia micro:bit do gromadzenia danych, przymocuj je do zabawki w ten sposób.

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

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.

00:02:25.000 --> 00:02:29.440
Kliknij akcję „skakanie”, aby dodać do niej więcej próbek danych.

00:02:29.440 --> 00:02:33.600
Przed rozpoczęciem 1-sekundowego nagrywania nastąpi odliczanie.

00:02:33.600 --> 00:02:39.800
Kliknij przycisk „Nagraj” i natychmiast rozpocznij przenoszenie zabawki, aby mieć pewność, że otrzymasz czystą próbkę danych.

00:02:39.800 --> 00:02:43.440
Czysta próbka to taka, w przypadku której poruszasz się przez całą próbkę,

00:02:43.440 --> 00:02:50.800
nie zaczynasz późno ani nie kończysz ruchu wcześniej. Następnie spróbuj dodać dodatkową próbkę danych do

00:02:50.800 --> 00:02:57.115
akcji „toczy się” i „śpi”.

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.

00:03:07.520 --> 00:03:14.600
Kliknij „Wytrenuj model”, aby zbudować model ML. Narzędzie tworzy teraz

00:03:14.600 --> 00:03:19.960
model matematyczny, który powinien rozpoznawać różne działania podczas poruszania mikro:bitem.

00:03:19.960 --> 00:03:25.640
Gdy tylko model zostanie przeszkolony, zostanie wyświetlona strona Testowanie modelu.

00:03:25.640 --> 00:03:30.760
Twoje dane zebrane w micro:bit można teraz wykorzystać do sprawdzenia, jak dobrze działa model.

00:03:30.760 --> 00:03:35.880
Powinien być nadal podłączony do narzędzia, a podczas przesuwania zobaczysz, że CreateAI

00:03:35.880 --> 00:03:40.317
szacuje, jakie działanie wykonujesz.

00:03:40.317 --> 00:03:47.027
Poruszaj zabawką na różne sposoby, aby zobaczyć szacunkową akcję i zmianę wykresu słupkowego pewności.

00:03:47.400 --> 00:03:56.160
Wartość procentowa pokazuje, jak pewny jest model, że wykonujesz każde działanie.

00:03:56.160 --> 00:04:00.760
Możesz zauważyć, że Twój model nie szacuje dokładnie niektórych działań.

00:04:00.760 --> 00:04:07.920
W takim przypadku dobrym pomysłem jest kliknięcie opcji „Edytuj próbki danych” i ulepszenie modelu.

00:04:07.920 --> 00:04:13.960
Modele uczenia maszynowego zwykle działają najlepiej, gdy jest więcej danych, więc zapisz dodatkowe próbki dla każdego

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.

00:04:22.400 --> 00:04:28.360
Czyste próbki danych pomagają również w lepszym działaniu modelu uczenia maszynowego, dlatego sprawdź zestaw danych i

00:04:28.360 --> 00:04:38.200
zidentyfikuj wszelkie próbki, które mogłyby zmylić model. Możesz je usunąć, naciskając X.

00:04:38.200 --> 00:04:44.920
Po dodaniu większej ilości danych i sprawdzeniu zestawu danych kliknij ponownie „Wytrenuj model”. Następnie przetestuj

00:04:44.920 --> 00:04:50.003
model ponownie na stronie „Testowanie modelu”.

00:04:50.003 --> 00:04:57.120
Gdy będziesz zadowolony z zachowania modelu ML, możesz go użyć z gotowym kodem projektu.

00:04:57.120 --> 00:05:06.120
Kliknij „Edytuj w MakeCode”, aby zobaczyć bloki kodu w specjalnej wersji Microsoft MakeCode.

00:05:06.120 --> 00:05:10.040
W każdej chwili możesz wrócić do podglądu swoich danych w CreateAI,

00:05:10.040 --> 00:05:19.720
korzystając ze strzałki w lewym górnym rogu ekranu. Bloki te korzystają z modelu utworzonego w kodzie.

00:05:19.720 --> 00:05:24.880
Bloki „on ML… start” reagują, gdy model ML zdecyduje, że Twoja

00:05:24.880 --> 00:05:31.320
zabawka wykonuje określony ruch lub akcję. W zależności od akcji, kod pokazuje różne

00:05:31.320 --> 00:05:38.600
ikony na wyświetlaczu LED micro:bit i odtwarza różne dźwięki na głośniku.

00:05:38.600 --> 00:05:46.360
Jeśli nie ma pewności, jakie działanie wykonuje Twoja zabawka – jeśli działanie jest „nieznane” – wyczyści ekran.

00:05:46.360 --> 00:05:53.320
A kiedy każda akcja się kończy, kod zatrzymuje micro:bit wydawaniem jakiegokolwiek dźwięku.

00:05:53.320 --> 00:05:56.640
Aby kod i model ML działały na twoim micro:bit,

00:05:56.640 --> 00:05:59.640
wystarczy pobrać go na micro:bit.

00:06:00.280 --> 00:06:06.320
Naciśnij „Pobierz” i postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie.

00:06:06.320 --> 00:06:10.640
Teraz przetestuj gotowy projekt na urządzeniu micro:bit przymocowanym do zabawki.

00:06:10.640 --> 00:06:16.200
Czy odtwarzane są właściwe dźwięki i wyświetlane ikony, gdy zabawka wykonuje różne ruchy?

00:06:16.200 --> 00:06:19.800
Czy działa równie dobrze, gdy ktoś inny porusza zabawką?

00:06:19.800 --> 00:06:26.880
Jeśli nie, możesz wrócić, zebrać z nich więcej danych i ponownie nauczyć model.

00:06:26.880 --> 00:06:30.960
Gratulacje, udało Ci się wytrenować swoją zabawkę, aby reagowała na różne rodzaje ruchu,

00:06:30.960 --> 00:06:36.600
korzystając z zebranych danych, szkoląc model uczenia maszynowego AI i łącząc go z

00:06:36.600 --> 00:06:43.480
kodem, aby stworzyć interaktywną zabawkę do opowiadania historii! Jakie inne działania lub ruchy może

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?