micro:bit CreateAI は、学生が

動きや機械学習を通じて AI を簡単に探索し、BBC micro:bit を使用して現実世界に取り入れること

ができる無料の Web ベースのツールです 。

独自の動作データを使用して機械学習モデルをトレーニングし、それを micro:bit プロジェクトで使用することで、

micro:bit の学習体験に AI を追加します 。 micro:bit CreateAI にアクセスするには、

Google Chrome または Microsoft Edge Web ブラウザーを備えたコンピューターが必要です 。 「開始する」をクリックして開始します。

まず、トレーニング データを収集する必要があります。これは「データ サンプル」ページで行います。

「接続」をクリックして、micro:bit をコンピューター上の CreateAI に接続します。 これは

、手に持ったり、動くものに取り付けたりして、

動かすことになる micro:bit です 。 これをデータ収集 micro:bit と呼びます。

コンピューターで Bluetooth が有効になっている場合、必要なのは 1 micro:bit だけです。

Bluetooth がない場合は、2 番目の micro:bit を無線リンクとして使用できます。

micro:bit CreateAI は、データ収集 micro:bit をコンピューターに接続する最適な方法を示します。

画面上の指示に従ってください。

データ収集 micro:bit を動かすと、

加速度センサーからのライブ移動データがコンピューター画面の下部のグラフに表示されます。

CreateAI に認識を学習させたい異なる動きを少なくとも 2 つ選択します。これらの動きを「アクション」と呼びます。

手を振ったり、拍手したりすることは、まず良い行動です。

最初のアクションに名前を付けます。

「記録」ボタンをクリックして、最初のデータサンプルを収集します。各サンプルは 1 秒続きます。

一度に 1 つのサンプルを録音することも、複数のサンプルを録音することもできます。

最初のアクションのサンプルを少なくとも 3 つ収集します。

そして、少なくとも 1 つの他のアクションに対しても同じことを行います。

波打つデータのグラフ間に類似点があることがわかりますか?そして、手を振ることと拍手することの違いは何ですか？

次に、「モデルのトレーニング」をクリックします。

micro:bit CreateAI はデータのサンプルを分析し、ユーザーが行っているアクションを推定できる一連のルールを作成します。

これらの数学的ルールは、機械学習 (ML) モデルを構成します。

これで、「モデルのテスト」ページで ML モデルをテストできるようになりました。

これは、モデルがどのアクションを行っていると推定しているかを示します。

パーセンテージの数値が高いほど、

特定のアクションを行っているというモデルの確信度が高くなります。

データ収集 micro:bit を装着または保持して、それぞれのアクションを順番に実行します。

モデルが実行中のアクションを正確に推定していない場合は、データを確認してモデルを再トレーニングする必要がある場合があります。

[データ サンプルの編集] をクリックしてさらにデータ サンプルを収集するか、適合しないと思われるサンプルを削除します。

さらにアクションを追加することもできます。たとえば、「静止している」データがどのようなものかをモデルに教えることもできます。

その後、ML モデルを再度再トレーニングしてテストできます。

選択したアクションの認識に優れた ML モデルを作成できたことに満足したら、

そのモデルを MakeCode プログラムで使用し、micro:bit に配置できます。

すでに「モデルのテスト」ページでいくつかのブロックを確認しているでしょう。 これらは 、MakeCode プログラムで使用できる

機械学習 (ML) ブロックです 。これらのブロックは

、各アクションが ML モデルによって認識されると、micro:bit ディスプレイに さまざまなアイコンを表示します

。 [MakeCode で編集] をクリックして、特別な MakeCode エディタでブロックを開きます。

[ダウンロード] をクリックして、コードと ML モデルを micro:bit に転送します。

画面の指示に従ってください。

micro:bit をコンピュータから取り外し、バッテリー パックを取り付けてテストします。 micro:bit はどこにでも持ち運べます。

ML モデルは micro:bit 自体で実行されるようになり、それを動作させるためにコンピューターは必要なくなりました。

MakeCode で AI を使用して独自のプロジェクトを作成するために使用できる ML ブロックは他にもあり、

これらを他のすべてのブロックと組み合わせることもできます。

プロジェクト (データとコード ブロック) を 1 つのファイルにまとめて保存し、後で作業を続けることもできます。

CreateAI でこれを行うには、[保存] をクリックしてプロジェクトに名前を付けます。

または、MakeCode からプロジェクトを保存することもできます。

3 つの点をクリックして「ファイルとしてダウンロード」を選択するだけです。

micro:bit CreateAIを使って機械学習とMakeCodeで何を作りますか？