micro:bit AI storytelling friend

AI 스토리텔링 친구를 사귀려면 장난감이 다양한 방식으로 움직일 때 이를 인식하도록

기계 학습(ML) 모델을 훈련시키게 됩니다 .

그런 다음 이 모델을 코드와 결합하여 다양한 소리를 내고

micro:bit의 LED 디스플레이에 다양한 아이콘을 표시합니다.

그런 다음 모델과 코드를 micro:bit에 다운로드하고 이를 장난감에 사용하여 이야기를 전달하게 됩니다.

우리의 이야기는 Lucy라는 곰에 관한 것입니다. 하지만 프로젝트를 자신에게 맞게 변경할 수 있습니다.

[MUSIC] 곰 루시입니다.

그녀는 커서 체조선수가 되고 싶어서 매일 아침 일어나자마자 점프 연습을 한다.

그녀는 천장만큼 높이 점프합니다. 그런 다음 아침 식사 후 그녀는 롤링 연습을 합니다.

그녀는 온 세상이 회전할 때까지 계속해서 굴러갑니다.

그런 다음 그녀는 휴식을 취하고 잠시 낮잠을 잔다.

AI 스토리텔링 친구 만들기를 시작하려면 'Micro:bit CreateAI에서 열기'를 클릭하여 프로젝트를 시작하세요.

이 프로젝트에는 점프, 구르기, 수면의

세 가지 동작에 대한 8개의 동작 데이터 샘플이 제공됩니다 .

micro:bit CreateAI는 micro:bit의 움직임 센서인 가속도계를 사용하여 움직임 데이터 샘플을 수집합니다.

자신만의 데이터 샘플을 추가하려면 데이터 컬렉션 micro:bit를 만들어야 합니다.

컴퓨터에 Bluetooth가 활성화되어 있으면 마이크로비트 1개와 USB 데이터 리드만 있으면 됩니다.

Bluetooth 연결이 없으면 2개의 micro:bit를 사용해야 합니다.

화면의 지시에 따라 연결하세요.

데이터 수집 micro:bit가 연결되면 다음과 같이 장난감에 부착하세요.

장난감을 움직일 때 실시간 그래프의 선이 바뀌는 것을 볼 수 있습니다. 이 프로젝트에는 이미 상당히 많은

데이터 샘플이 포함되어 있으므로 지금은 각 작업에 대해 1개의 샘플을 추가하고 나중에 더 많은 데이터를 수집하는 것이 좋습니다.

더 많은 데이터 샘플을 추가할 수 있도록 '점프' 작업을 클릭하세요.

1초 녹화가 시작되기 전에 카운트다운이 표시됩니다.

기록을 클릭하고 즉시 장난감을 움직이기 시작하여 깨끗한 데이터 샘플을 얻으세요.

깨끗한 샘플은 전체 샘플을 이동하는 샘플이며,

늦게 시작하거나 일찍 이동을 끝내지 않습니다. 다음으로

'롤링' 및 '휴면' 작업 에 추가 데이터 샘플을 추가해 보세요 .

장난감이 잠자기 상태일 때 x, y 및 z 선은 micro:bit의 방향에 따라 위치가 바뀌는 것을 알 수 있습니다.

ML 모델을 구축하려면 '모델 학습'을 클릭하세요. 이제 이 도구는

micro:bit를 움직일 때 다양한 동작을 인식하는

수학적 모델을 구축합니다 . 모델이 훈련되면 모델 테스트 페이지가 표시됩니다.

이제 데이터 수집 micro:bit를 사용하여 모델이 얼마나 잘 작동하는지 테스트할 수 있습니다.

여전히 도구에 연결되어 있어야 하며, 이동하면 CreateAI가

수행 중인 작업을 추정하는 것을 볼 수 있습니다.

장난감을 다양한 방법으로 움직여 예상 동작과 확실성 막대 그래프의 변화를 확인하세요.

백분율은 모델이 각 작업을 수행하고 있음을 얼마나 확실하게 또는 확신하는지 보여줍니다.

모델이 일부 작업을 정확하게 추정하지 못하는 것을 확인할 수 있습니다.

이 경우 '데이터 샘플 편집'을 클릭하고 모델을 개선하는 것이 좋습니다.

기계 학습 모델은 일반적으로 더 많은 데이터에서 가장 잘 작동하므로 각 작업에 대해 추가 샘플을 기록하거나

테스트에서 문제가 있었던 작업에 대해 더 많은 데이터를 수집하는 데 집중하세요.

깨끗한 데이터 샘플은 ML 모델이 더 잘 작동하는 데 도움이 되므로 데이터 세트를 검사하고

모델을 혼란스럽게 할 수 있는 샘플을 식별하세요. X를 눌러 삭제할 수 있습니다.

더 많은 데이터를 추가하고 데이터 세트를 확인한 후 '모델 학습'을 다시 클릭하세요.

그런 다음 '모델 테스트' 페이지에서 모델을 다시 테스트하세요 .

ML 모델의 작동 방식이 만족스러우면 미리 만들어진 프로젝트 코드와 함께 사용할 수 있습니다.

Microsoft MakeCode 특별 버전의 코드 블록을 보려면 'MakeCode에서 편집'을 클릭하세요.

화면 왼쪽 상단에 있는 화살표를 사용하면

언제든지 CreateAI로 돌아와서 데이터를 볼 수 있습니다 . 이러한 블록은 코드에서 생성한 모델을 사용합니다.

ML 모델이 장난감이 특정 움직임이나 동작을 하고 있다고

판단하면 'ML… 시작' 블록이 반응합니다 . 작업에 따라 코드는

micro:bit의 LED 디스플레이 출력에 다른 아이콘을 표시하고 스피커에서 다른 사운드를 재생합니다.

장난감이 어떤 동작을 하고 있는지 확실하지 않은 경우(동작을 '알 수 없음'인 경우) 화면이 지워집니다.

그리고 각 작업이 중지되면 코드는 micro:bit의 소리 생성을 중지합니다.

코드와 ML 모델을 micro:bit에서 실행하려면

micro:bit에 다운로드하기만 하면 됩니다.

'다운로드'를 누르고 화면의 지시를 따르세요.

이제 장난감에 부착된 micro:bit에서 완성된 프로젝트를 테스트해보세요.

장난감이 다르게 움직일 때 올바른 소리가 나고 아이콘이 표시됩니까?

다른 사람이 장난감을 움직여도 똑같이 잘 작동합니까?

그렇지 않은 경우 다시 돌아가서 더 많은 데이터를 수집하고 모델을 다시 훈련할 수 있습니다.

축하합니다. 수집한 데이터를 사용하여

다양한 종류의 움직임에 반응하도록 장난감을 훈련하고 , AI 기계 학습 모델을 훈련하고, 이를

코드와 결합하여 대화형 스토리텔링 장난감을 만들었습니다! 이야기를 전달하는 과정의 일환으로

장난감이 할 수 있는 다른 행동이나 움직임은 무엇입니까 ? micro:bit 및 CreateAI를 사용하여 추가할 수 있나요?