0:00:00.520,0:00:04.300
micro:bit CreateAI は無料のWebベースのツールで

0:00:04.300,0:00:10.430
子どもたちが動きや機械学習を通じて AI を簡単に探索し、

0:00:10.430,0:00:14.530
BBC micro:bit を使用して現実世界に取り入れることができるようにしています。

0:00:14.530,0:00:21.470
自分のmicro:bit にAIを加えて、自分の動きのデータで機械学習モデルをトレーニングし、

0:00:21.470,0:00:25.355
micro:bit のプロジェクトを作ることができます。

0:00:25.355,0:00:29.240
Google Chrome または Microsoft Edge Web ブラウザーのあるコンピュータがあれば

0:00:29.240,0:00:32.030
micro:bit CreateAI にアクセスできます。

0:00:32.030,0:00:35.190
「はじめる」をクリックして開始します。

0:00:37.240,0:00:40.260
まず、トレーニング データを収集する必要があります。

0:00:40.260,0:00:44.040
これは「データ サンプル」ページで行います。

0:00:44.040,0:00:48.700
「接続する」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。

0:00:50.440,0:00:55.710
このmicro:bitは手に持ったり、動くものに取り付けたりして、[br]動かします。

0:00:55.710,0:00:59.680
これをデータ収集用 micro:bit と呼ぶことにします。

0:00:59.680,0:01:04.360
コンピューターで Bluetooth が有効になっている場合、[br]必要なのは micro:bit 1つだけです。

0:01:04.360,0:01:09.840
Bluetooth がない場合は、micro:bit を2つ使って[br]無線接続用を用意します。

0:01:09.840,0:01:15.974
micro:bit CreateAI には、データ収集用 micro:bit を[br]コンピュータに接続する方法が表示されます。

0:01:15.974,0:01:19.204
画面上の指示に従ってください。

0:01:19.204,0:01:21.728
データ収集用 micro:bit を動かすと、

0:01:21.728,0:01:28.829
加速度センサーで検知した動きのライブデータが[br]コンピュータ画面の下部のグラフに表示されます。

0:01:28.829,0:01:34.384
CreateAI に学習させたい動きを少なくとも 2 つ決めます。

0:01:34.384,0:01:37.720
これらの動きを「アクション」と呼びます。

0:01:37.720,0:01:41.480
手を振ったり、拍手したりする動きから始めてみるのもいいでしょう。

0:01:41.480,0:01:44.145
最初のアクションに名前を付けます。

0:01:45.785,0:01:50.372
「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。

0:01:50.962,0:01:53.960
各サンプルは 1 秒続きます。

0:01:53.960,0:01:59.230
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。

0:01:59.560,0:02:03.950
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。

0:02:07.640,0:02:12.756
そして、少なくとも もう1 つのアクションに対しても同じことを行います。

0:02:23.788,0:02:29.284
波打つデータのグラフ間でにているところがあるのがわかりますか?

0:02:29.284,0:02:32.950
手を振るデータと拍手するデータの違いはどんなところにありますか？

0:02:34.780,0:02:38.439
次に、「モデルのトレーニング」をクリックします。

0:02:40.238,0:02:43.709
micro:bit CreateAI はデータのサンプルを分析し、

0:02:43.709,0:02:49.240
あなたの動きを推定するための一連のルールを作ります。

0:02:49.240,0:02:54.820
こうした数学的なルールが、機械学習 (ML) モデルを構成します。

0:02:56.320,0:03:00.320
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。

0:03:00.320,0:03:08.320
これは、あなたがどの動きをしているかをモデルが推定した結果を示します。

0:03:08.320,0:03:10.150
%の数値が高いほど、

0:03:10.150,0:03:14.834
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。

0:03:14.834,0:03:19.486
データ収集用 micro:bit を装着または持って、[br]それぞれのアクションを順番に実行します。

0:03:21.106,0:03:25.323
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、

0:03:25.323,0:03:30.160
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。

0:03:30.160,0:03:34.633
[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、

0:03:34.633,0:03:38.156
ふさわしくないサンプルを削除します。

0:03:55.626,0:03:57.723
アクションを追加することもできます。

0:03:57.723,0:04:01.930
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。

0:04:12.680,0:04:16.426
その後、ML モデルを再度再トレーニングしてテストしてみましょう。

0:04:20.086,0:04:26.213
選択したアクションをうまくMLモデルが認識できるようになったら、

0:04:26.213,0:04:30.853
そのモデルを MakeCode プログラムで使用し、micro:bit に入れられます。

0:04:33.143,0:04:37.206
すでに「モデルのテスト」ページにいくつかのブロックがありますね。

0:04:37.206,0:04:42.770
これらは 、MakeCode プログラムで使用できる機械学習 (ML) 用のブロックです 。

0:04:43.000,0:04:50.760
各アクションが ML モデルによって認識されたときに[br]micro:bit ディスプレイに さまざまなアイコンを表示させることができます。

0:04:50.760,0:04:56.800
[MakeCode で編集] をクリックして、特別な MakeCode エディタを開きます。

0:04:56.800,0:05:03.050
[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。

0:05:08.670,0:05:11.108
画面の指示に従ってください。

0:05:18.668,0:05:23.634
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。

0:05:23.634,0:05:25.680
micro:bit はどこにでも持ち運べます。

0:05:25.680,0:05:32.425
ML モデルは micro:bit 上で実行され、[br]コンピューターがなくても動くようになりました。

0:05:32.425,0:05:39.160
MakeCode で AI を使用して自分のプロジェクトを作成するために[br]使用できる ML ブロックは他にもあり、

0:05:39.160,0:05:42.320
他のすべてのブロックと組み合わせることもできます。

0:05:42.320,0:05:51.200
プロジェクト(データとプログラム)を 1 つのファイルにまとめて保存しておけば[br]後で作業を続けることもできます。

0:05:51.200,0:05:56.900
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。

0:06:03.160,0:06:06.160
MakeCode からプロジェクトを保存することもできます。

0:06:06.160,0:06:10.610
3点リーダーをクリックして「ファイルとしてダウンロード」を選択するだけです。

0:06:14.440,0:06:20.410
micro:bit CreateAIを使って機械学習とMakeCodeで何を作りますか？