WEBVTT

00:00:01.560 --> 00:00:08.360
Para criar seu cronômetro de exercícios de IA simples, você treinará um modelo de aprendizado de máquina (ou ML).

00:00:08.360 --> 00:00:15.080
Este modelo reconhecerá quando você está se exercitando e quando não está se exercitando.

00:00:15.080 --> 00:00:23.720
Em seguida, você combinará o modelo com algum código pronto para um cronômetro de exercício...

00:00:23.720 --> 00:00:28.720
antes de baixá-lo para o seu micro:bit e usá-lo na vida real.

00:00:28.720 --> 00:00:35.960
Clique em ‘Abrir em micro:bit CreateAI’ para iniciar o projeto.

00:00:35.960 --> 00:00:40.760
O projeto vem com 3 amostras de dados de movimento para exercícios

00:00:40.760 --> 00:00:45.440
e 3 amostras de dados de movimentos para não exercícios.

00:00:45.440 --> 00:00:51.000
Você precisará adicionar mais amostras gravando seus próprios dados de movimento.

00:00:51.000 --> 00:00:56.480
micro:bit CreateAI coleta amostras de dados de movimento usando o acelerômetro

00:00:56.480 --> 00:01:02.240
(ou sensor de movimento) no micro:bit. Você usará um micro:bit e uma bateria

00:01:02.240 --> 00:01:08.840
no pulso ou tornozelo, para que possa se mover livremente para registrar suas próprias amostras de dados de movimento.

00:01:08.840 --> 00:01:13.480
Para começar, você precisa configurar o micro:bit de coleta de dados.

00:01:13.480 --> 00:01:22.240
Conecte o micro:bit usado no pulso ao CreateAI. Se o seu computador tiver Bluetooth habilitado, você

00:01:22.240 --> 00:01:28.680
só precisará de 1 micro:bit e um cabo de dados USB. Se você não tiver uma conexão Bluetooth,

00:01:28.680 --> 00:01:33.800
será solicitado que você use 2 micro:bits. O segundo micro:bit permanecerá conectado

00:01:33.800 --> 00:01:39.640
ao cabo USB e atuará como um link de rádio para o micro:bit de coleta de dados.

00:01:39.640 --> 00:01:42.936
Siga as instruções na tela para conectar.

00:01:44.495 --> 00:01:47.320
Assim que o micro:bit de coleta de dados estiver conectado,

00:01:47.320 --> 00:01:53.280
você verá as linhas no gráfico ao vivo mudarem à medida que você move o micro:bit.

00:01:53.280 --> 00:01:58.360
Agora você está pronto para adicionar suas próprias amostras de dados de movimento.

00:01:58.360 --> 00:02:04.440
Como este projeto já inclui algumas amostras de dados, sugerimos que você adicione apenas

00:02:04.440 --> 00:02:12.840
mais 1 amostra para cada ação por enquanto e gaste mais tempo coletando e analisando dados posteriormente.

00:02:12.840 --> 00:02:16.600
Decida que ação de “exercício” você fará.

00:02:16.600 --> 00:02:23.040
Isso pode ser correr, caminhar rapidamente, pular, boxear, dançar ou qualquer outro exercício.

00:02:23.040 --> 00:02:29.920
Certifique-se de que o micro:bit esteja preso ao pulso ou tornozelo que estará em movimento.

00:02:29.920 --> 00:02:34.440
Para adicionar dados a uma ação específica, selecione-a clicando nela.

00:02:34.440 --> 00:02:39.640
Você receberá uma contagem regressiva de 3 segundos antes do início da gravação de 1 segundo.

00:02:39.640 --> 00:02:45.200
Clique em registrar e comece a agir imediatamente para garantir uma amostra de dados limpa.

00:02:45.200 --> 00:02:49.080
Uma amostra limpa é aquela em que você move toda a amostra,

00:02:49.080 --> 00:02:55.440
não começa tarde nem termina cedo. Em seguida, tente adicionar uma amostra de dados extra

00:02:55.440 --> 00:03:00.920
ao conjunto de dados “não exercitando”. Selecione-o clicando na ação e,

00:03:00.920 --> 00:03:06.440
em seguida, fique parado ou mova-se apenas levemente enquanto grava a amostra.

00:03:06.440 --> 00:03:10.800
Você notará que as linhas x,y,z mudam de lugar dependendo

00:03:10.800 --> 00:03:14.768
do ângulo em que você segura seu micro:bit.

00:03:14.768 --> 00:03:18.320
O projeto não tem muitos dados no momento,

00:03:18.320 --> 00:03:24.400
mas temos o suficiente para treinar nosso próprio modelo de aprendizado de máquina usando CreateAI.

00:03:24.400 --> 00:03:30.360
Portanto, clique em ‘Treinar’ para usar os dados atuais para construir um modelo de ML.

00:03:30.360 --> 00:03:34.640
A ferramenta agora constrói um modelo matemático que deve reconhecer diferentes

00:03:34.640 --> 00:03:39.360
ações quando você move seu micro:bit. Assim que o modelo for treinado,

00:03:39.360 --> 00:03:44.080
você verá a página Testando modelo. Sua coleta de dados micro:bit agora pode

00:03:44.080 --> 00:03:50.160
ser usada para testar o funcionamento do modelo. Ele ainda deve estar conectado à ferramenta

00:03:50.160 --> 00:03:59.800
e você verá que, conforme você o move, o CreateAI estima a ação que você está realizando.

00:03:59.800 --> 00:04:05.240
Experimente diferentes níveis de exercício ou não para ver a

00:04:05.240 --> 00:04:12.400
ação estimada e a mudança no gráfico de barras de certeza. A% no gráfico de barras de certeza mostra o quão

00:04:12.400 --> 00:04:16.840
confiante o modelo está de que você está realizando cada ação.

00:04:16.840 --> 00:04:22.240
Você pode perceber que seu modelo não está estimando algumas ações com precisão, ou talvez esteja

00:04:22.240 --> 00:04:28.560
funcionando bem para uma ação, mas não para outra. Portanto, depois de explorar como está funcionando atualmente,

00:04:28.560 --> 00:04:34.520
é uma boa ideia clicar em 'Editar amostras de dados' e melhorar seu modelo.

00:04:34.520 --> 00:04:41.320
Os modelos de aprendizado de máquina geralmente funcionam melhor com mais dados, portanto registre algumas amostras extras para cada uma

00:04:41.320 --> 00:04:48.800
das ações ou concentre-se na coleta de mais dados para a ação que foi problemática no teste.

00:04:48.800 --> 00:04:54.240
Você pode gravar 1 amostra por vez ou gravar 10 amostras em sequência.

00:04:54.240 --> 00:04:58.840
Amostras de dados limpas também ajudam um modelo de ML a funcionar melhor

00:04:58.840 --> 00:05:05.560
, portanto, interrogue seu conjunto de dados e identifique quaisquer amostras de dados que possam confundir o modelo.

00:05:05.560 --> 00:05:12.080
Você pode excluí-los pressionando x. Depois de adicionar mais dados e verificar

00:05:12.080 --> 00:05:17.720
seu conjunto de dados, clique em Treinar modelo novamente para usar seu conjunto de dados alterado.

00:05:17.720 --> 00:05:27.000
Em seguida, teste o modelo novamente na página ‘Testando modelo’.

00:05:27.000 --> 00:05:30.200
Quando estiver satisfeito com o comportamento do modelo de ML,

00:05:30.200 --> 00:05:34.120
você pode usá-lo com o código do projeto pronto.

00:05:34.120 --> 00:05:40.920
Clique em 'Editar no MakeCode' para ver os blocos de código em uma versão especial do Microsoft MakeCode.

00:05:40.920 --> 00:05:48.560
Você sempre pode retornar ao CreateAI usando a seta no canto superior esquerdo da tela.

00:05:48.560 --> 00:05:54.720
Esses blocos de código usam o modelo que você criou em um cronômetro de exercício.

00:05:54.720 --> 00:05:59.760
O código usa duas variáveis ​​para monitorar há quanto tempo você se exercita e há quanto

00:05:59.760 --> 00:06:04.160
tempo não se exercita. Quando o programa é executado pela primeira vez, ele define

00:06:04.160 --> 00:06:09.360
essas variáveis ​​de temporizador como 0. Os blocos 'no início do ML' são

00:06:09.360 --> 00:06:15.400
acionados quando o modelo de ML decide que você começou a se exercitar ou não.

00:06:15.400 --> 00:06:19.240
Eles mostram ícones diferentes no display LED do micro:bit dependendo

00:06:19.240 --> 00:06:25.920
da ação estimada que você está realizando. Os blocos 'on ML stop' são acionados quando o

00:06:25.920 --> 00:06:32.960
modelo ML decide que você concluiu uma ação, neste caso exercitando ou não.

00:06:32.960 --> 00:06:38.240
O código dentro de cada bloco limpa a tela e adiciona a duração da ação que acabou de

00:06:38.240 --> 00:06:43.360
ser concluída à variável que armazena o tempo total de cada ação.

00:06:43.360 --> 00:06:49.680
O modelo ML funciona com o código para permitir visualizar o tempo total gasto em cada ação.

00:06:49.680 --> 00:06:55.160
Pressione o botão A para ver o tempo total de exercício e pressione o botão B para ver o

00:06:55.160 --> 00:07:00.680
tempo total de inatividade. O cronômetro conta em milissegundos,

00:07:00.680 --> 00:07:07.880
milésimos de segundo, então o número mostrado é dividido por 1000 para mostrar o tempo em segundos.

00:07:07.880 --> 00:07:12.640
Para fazer com que o seu simples temporizador de exercícios de IA seja executado no seu micro:bit, você

00:07:12.640 --> 00:07:19.360
só precisa baixar este código para um micro:bit. Se você não tiver outro micro:bit disponível,

00:07:19.360 --> 00:07:26.440
basta substituir o código atualmente no micro:bit de coleta de dados pelo código do projeto.

00:07:26.440 --> 00:07:31.200
Agora teste o projeto na vida real. Os ícones corretos são exibidos

00:07:31.200 --> 00:07:36.640
quando você está se exercitando ou não? Você pode testar se o código do temporizador está funcionando

00:07:36.640 --> 00:07:41.640
bem com o modelo em 3 etapas fáceis: Pressione o botão reset.

00:07:41.640 --> 00:07:46.040
Exercite-se por 30 segundos. Em seguida, pressione o botão A.

00:07:46.040 --> 00:07:50.080
Você deverá ver o número 30 rolando no display.

00:07:50.080 --> 00:07:55.240
Agora você está pronto para se conectar ao CreateAI, coletar seus próprios dados e usá-los para treinar,

00:07:55.240 --> 00:08:00.160
testar e melhorar um modelo de aprendizado de máquina. E você pode então combinar esse modelo com

00:08:00.160 --> 00:08:05.642
o código pronto e testá-lo no seu próprio micro:bit.