1
00:00:01,240 --> 00:00:08,194
Para criar seu cronômetro de atividade de IA, você treinará um modelo de aprendizado de máquina, ou ML,

2
00:00:08,194 --> 00:00:13,080
para reconhecer quando você está fazendo diferentes movimentos ou atividades.

3
00:00:13,080 --> 00:00:18,960
Em seguida, você combinará esse modelo com algum código pronto para um temporizador de atividade,

4
00:00:18,960 --> 00:00:26,800
antes de baixá-lo para o seu micro:bit e usá-lo na vida real.

5
00:00:26,800 --> 00:00:33,960
Clique em ‘Abrir em micro:bit CreateAI’ para iniciar o projeto.

6
00:00:33,960 --> 00:00:41,120
Este projeto vem com 6 amostras de dados de movimento para caminhar, 6 amostras de dados de movimento

7
00:00:41,120 --> 00:00:47,200
para pular para cima e para baixo e 6 amostras de dados de movimento para ficar relativamente imóvel.

8
00:00:47,200 --> 00:00:54,200
Você adicionará mais amostras gravando seus próprios dados de movimento.

9
00:00:54,200 --> 00:01:02,703
micro:bit CreateAI coleta amostras de dados de movimento usando o acelerômetro, ou sensor de movimento, no micro:bit.

10
00:01:05,726 --> 00:01:09,734
Você usará um micro:bit e uma bateria no pulso ou tornozelo

11
00:01:09,734 --> 00:01:15,120
para poder se mover livremente e registrar suas próprias amostras de dados de movimento.

12
00:01:15,120 --> 00:01:20,400
Para começar, conecte o micro:bit usado no tornozelo ao CreateAI.

13
00:01:20,400 --> 00:01:23,816
Chamamos isso de coleta de dados micro:bit.

14
00:01:23,816 --> 00:01:31,640
Se o seu computador tiver Bluetooth habilitado, você só precisará de 1 micro:bit com bateria e cabo de dados USB.

15
00:01:31,640 --> 00:01:36,640
Se você não tiver uma conexão Bluetooth, será solicitado que você use 2 micro:bits.

16
00:01:36,640 --> 00:01:41,400
O segundo micro:bit permanecerá conectado ao cabo USB e atuará como

17
00:01:41,400 --> 00:01:50,600
um link de rádio para o micro:bit de coleta de dados. Siga as instruções na tela para conectar.

18
00:01:50,600 --> 00:01:57,817
Assim que o seu micro:bit estiver conectado, você verá as linhas no gráfico ao vivo mudarem à medida que você move o seu micro:bit.

19
00:01:57,817 --> 00:02:02,297
Agora você está pronto para adicionar suas próprias amostras de dados de movimento.

20
00:02:02,297 --> 00:02:06,263
Como este projeto já inclui algumas amostras de dados,

21
00:02:06,263 --> 00:02:16,912
sugerimos que você adicione apenas mais 1 amostra para cada ação por enquanto e gaste mais tempo coletando e analisando dados posteriormente.

22
00:02:16,912 --> 00:02:24,800
Certifique-se de que seu micro:bit de coleta de dados esteja preso na parte interna do tornozelo, com o botão B na parte superior.

23
00:02:24,800 --> 00:02:29,280
Para adicionar dados a uma ação específica, selecione-a clicando nela.

24
00:02:29,280 --> 00:02:34,440
Você receberá uma contagem regressiva de 3 segundos antes do início da gravação de 1 segundo.

25
00:02:34,440 --> 00:02:40,080
Clique em registrar e comece a agir imediatamente para garantir uma amostra de dados limpa.

26
00:02:40,080 --> 00:02:43,960
Uma amostra limpa é aquela em que você move toda a amostra,

27
00:02:43,960 --> 00:02:48,593
não começa tarde nem termina cedo.

28
00:02:48,593 --> 00:02:55,519
Em seguida, tente adicionar uma amostra de dados extra ao conjunto de dados de 'salto' e ao conjunto de dados de 'estar parado'.

29
00:02:55,519 --> 00:03:05,040
Selecione-os clicando na ação, depois clique em gravar e pule ou fique parado enquanto grava as amostras.

30
00:03:05,040 --> 00:03:16,521
Você notará nas amostras de 'estar parado' que as linhas x, y, z mudam de lugar dependendo do ângulo do micro:bit anexado.

31
00:03:16,521 --> 00:03:26,080
Não temos muitos dados no momento, mas temos o suficiente para treinar nosso próprio modelo de aprendizado de máquina usando CreateAI.

32
00:03:26,080 --> 00:03:33,720
Portanto, clique em 'Treinar modelo' para usar os dados atuais para construir um modelo de ML.

33
00:03:33,720 --> 00:03:41,363
A ferramenta agora constrói um modelo matemático que deve reconhecer diferentes ações quando você move seu micro:bit.

34
00:03:41,363 --> 00:03:45,646
Assim que o modelo for treinado, você verá a página Testando modelo.

35
00:03:45,646 --> 00:03:50,721
Agora use a coleta de dados micro:bit para testar se o modelo está funcionando bem.

36
00:03:50,721 --> 00:03:59,720
Ele ainda deve estar conectado à ferramenta e você verá que, conforme você o move, o CreateAI estima a ação que você está realizando.

37
00:04:02,360 --> 00:04:09,698
Experimente cada uma das ações para ver a mudança na ação estimada e no gráfico de barras de certeza.

38
00:04:11,257 --> 00:04:19,126
A% no gráfico de barras de certeza mostra o quão confiante o modelo está de que você está realizando cada ação.

39
00:04:21,600 --> 00:04:26,520
Você pode notar que seu modelo não está estimando algumas ações com precisão, ou talvez esteja

40
00:04:26,520 --> 00:04:32,720
funcionando bem para uma ação, mas não para outra. Portanto, depois de explorar como está funcionando atualmente,

41
00:04:32,720 --> 00:04:40,360
é uma boa ideia clicar em 'Editar amostras de dados' e melhorar seu modelo.

42
00:04:40,360 --> 00:04:46,360
Os modelos de aprendizado de máquina geralmente funcionam melhor com MAIS dados, portanto registre algumas amostras extras para cada uma

43
00:04:46,360 --> 00:04:54,960
das ações ou concentre-se na coleta de mais dados para a ação que foi problemática no teste.

44
00:04:54,960 --> 00:05:01,935
Você pode gravar uma amostra por vez ou gravar 10 amostras em sequência.

45
00:05:10,160 --> 00:05:23,081
Amostras de dados limpas também ajudam um modelo de ML a funcionar melhor, portanto, examine seu conjunto de dados e identifique quaisquer amostras de dados que possam confundir o modelo.

46
00:05:26,003 --> 00:05:29,640
Você pode excluí-los pressionando X.

47
00:05:30,840 --> 00:05:39,423
Depois de adicionar mais dados e verificar seu conjunto de dados, clique em 'Treinar modelo' novamente para usar seu conjunto de dados alterado.

48
00:05:40,483 --> 00:05:45,992
Em seguida, teste o modelo novamente na página ‘Testando modelo’.

49
00:05:48,555 --> 00:05:54,640
Quando estiver satisfeito com o comportamento do modelo de ML, você poderá usá-lo com o código do projeto pronto.

50
00:05:54,640 --> 00:06:02,480
Clique em 'Editar no MakeCode' para ver os blocos de código em uma versão especial do Microsoft MakeCode.

51
00:06:02,480 --> 00:06:09,560
Você sempre pode retornar ao CreateAI usando a seta no canto superior esquerdo da tela.

52
00:06:09,560 --> 00:06:19,240
Esses blocos de código usam o modelo que você criou em um cronômetro de exercício.

53
00:06:19,240 --> 00:06:26,160
O código usa 3 variáveis ​​para controlar há quanto tempo você está realizando cada ação.

54
00:06:26,160 --> 00:06:33,680
Quando o programa é executado pela primeira vez, ele define essas variáveis ​​de temporizador como 0.

55
00:06:33,680 --> 00:06:40,120
Os blocos 'no início do ML' são acionados quando o modelo de ML decide que você iniciou uma ação específica.

56
00:06:40,120 --> 00:06:49,250
Eles mostram ícones diferentes no display LED do micro:bit dependendo da ação estimada que você está realizando.

57
00:06:50,289 --> 00:07:01,280
Os blocos 'on ML stop' são acionados quando o modelo ML decide que você concluiu uma ação, neste caso caminhar, pular ou ficar parado.

58
00:07:01,280 --> 00:07:06,880
O código dentro de cada bloco limpa a tela e adiciona a duração da ação que acabou de

59
00:07:06,880 --> 00:07:13,440
ser concluída à variável que armazena o tempo total de cada ação.

60
00:07:13,440 --> 00:07:19,440
O modelo ML funciona com o código para permitir visualizar o tempo total gasto em cada ação.

61
00:07:19,440 --> 00:07:23,040
Pressione o botão A para ver a estimativa de quanto tempo você caminhou.

62
00:07:23,040 --> 00:07:28,160
Pressione o botão B para ver quanto tempo o modelo estimou que você estava saltando.

63
00:07:28,160 --> 00:07:34,080
Para ver a duração estimada em que você ainda está, pressione A e B juntos.

64
00:07:34,080 --> 00:07:44,111
O cronômetro conta em milissegundos, milésimos de segundo, então o número mostrado é dividido por 1000 para mostrar o tempo em segundos.

65
00:07:44,111 --> 00:07:53,160
Para fazer com que o seu temporizador de atividade de IA seja executado no seu micro:bit, você só precisa baixar este código para um micro:bit.

66
00:07:53,160 --> 00:08:00,642
Se você não tiver outro micro:bit disponível, basta substituir o código atualmente no micro:bit de coleta de dados pelo código do projeto.

67
00:08:01,646 --> 00:08:05,000
Agora você pode testar o projeto na vida real.

68
00:08:05,000 --> 00:08:10,040
Os ícones corretos são exibidos quando você está se exercitando ou não?

69
00:08:10,040 --> 00:08:15,800
Você pode testar se o código do temporizador está funcionando bem com o modelo em 3 etapas fáceis:

70
00:08:15,800 --> 00:08:19,160
Pressione o botão reset. Salte por 30 segundos.

71
00:08:19,160 --> 00:08:25,540
Em seguida, pressione o botão B. Você deverá ver o número 30 rolando no display.

72
00:08:25,540 --> 00:08:28,560
Agora você está pronto para se conectar ao CreateAI,

73
00:08:28,560 --> 00:08:34,560
coletar seus próprios dados, usá-los para treinar, testar e melhorar um modelo de aprendizado de máquina e, então,

74
00:08:34,560 --> 00:08:40,600
combinar esse modelo com o código pronto e testá-lo em seu próprio micro: pedaço.

75
00:08:40,600 --> 00:08:48,379
Se você está procurando maneiras de personalizar ainda mais, tente adicionar algumas ações diferentes, como correr ou passos de dança.

76
00:08:48,379 --> 00:08:52,480
Aproveitar!