1
00:00:00,680 --> 00:00:05,440
Para tornar seu amigo contador de histórias de IA, você treinará um

2
00:00:05,440 --> 00:00:11,120
modelo de aprendizado de máquina, ou ML, para reconhecer quando um brinquedo se move de maneiras diferentes.

3
00:00:11,120 --> 00:00:16,280
Em seguida, você combinará este modelo com código para emitir sons diferentes e mostrar

4
00:00:16,280 --> 00:00:20,856
ícones diferentes no display LED do micro:bit.

5
00:00:20,856 --> 00:00:28,480
Depois você baixará o modelo e o código para um micro:bit e os usará em seu brinquedo para ajudar a contar uma história.

6
00:00:28,480 --> 00:00:34,264
Nossa história é sobre uma ursa chamada Lucy, mas você pode alterar o projeto para se adequar ao seu.

7
00:00:34,264 --> 00:00:40,360
[MÚSICA] Esta é a ursa Lucy.

8
00:00:40,360 --> 00:00:47,520
Ela quer ser ginasta quando crescer, então todos os dias, ao acordar, ela pratica saltos.

9
00:00:47,520 --> 00:00:54,640
Ela salta tão alto quanto o teto. Depois do café da manhã ela pratica rolar.

10
00:00:54,640 --> 00:00:59,920
Ela rola e gira até que todo o seu mundo esteja girando.

11
00:01:01,469 --> 00:01:06,490
Então ela faz uma pausa e tira uma soneca.

12
00:01:10,048 --> 00:01:18,760
Para começar a tornar seu amigo contador de histórias de IA, clique em ‘Abrir em micro:bit CreateAI’ para iniciar o projeto.

13
00:01:18,760 --> 00:01:23,829
Este projeto vem com 8 amostras de dados de movimento para três ações diferentes:

14
00:01:23,829 --> 00:01:28,959
pular, rolar e dormir.

15
00:01:28,959 --> 00:01:38,120
micro:bit CreateAI coleta amostras de dados de movimento usando o acelerômetro, o sensor de movimento do micro:bit.

16
00:01:38,120 --> 00:01:43,560
Para adicionar suas próprias amostras de dados, você precisa fazer uma coleta de dados micro:bit.

17
00:01:43,560 --> 00:01:50,160
Se o seu computador tiver Bluetooth ativado, você só precisará de 1 micro:bit e um cabo de dados USB.

18
00:01:50,160 --> 00:01:54,840
Se não tiver uma conexão Bluetooth, você precisará usar 2 micro:bits.

19
00:01:54,840 --> 00:01:59,554
Siga as instruções na tela para conectar.

20
00:01:59,554 --> 00:02:06,777
Assim que o micro:bit de coleta de dados estiver conectado, anexe-o ao seu brinquedo desta forma.

21
00:02:06,777 --> 00:02:15,400
Você verá as linhas no gráfico ao vivo mudarem conforme você move seu brinquedo. Como este projeto já inclui muitas

22
00:02:15,400 --> 00:02:25,000
amostras de dados, sugerimos que você adicione 1 amostra para cada ação por enquanto e colete mais dados posteriormente.

23
00:02:25,000 --> 00:02:29,440
Clique na ação 'pular' para adicionar mais amostras de dados a ela.

24
00:02:29,440 --> 00:02:33,600
Você receberá uma contagem regressiva antes do início da gravação de 1 segundo.

25
00:02:33,600 --> 00:02:39,800
Clique em gravar e comece a mover seu brinquedo imediatamente para garantir uma amostra de dados limpa.

26
00:02:39,800 --> 00:02:43,440
Uma amostra limpa é aquela em que você move toda a amostra,

27
00:02:43,440 --> 00:02:50,800
não começa tarde nem termina cedo. Em seguida, tente adicionar uma amostra de dados extra às

28
00:02:50,800 --> 00:02:57,115
ações 'rolling' e 'sleeping'.

29
00:02:57,115 --> 00:03:07,520
Você notará que quando seu brinquedo está dormindo, as linhas x, y e z mudam de lugar dependendo da orientação do micro:bit.

30
00:03:07,520 --> 00:03:14,600
Clique em 'Treinar modelo' para construir o modelo de ML. A ferramenta agora constrói um

31
00:03:14,600 --> 00:03:19,960
modelo matemático que deve reconhecer diferentes ações quando você move seu micro:bit.

32
00:03:19,960 --> 00:03:25,640
Assim que o modelo for treinado, você verá a página Testando modelo.

33
00:03:25,640 --> 00:03:30,760
Sua coleta de dados micro:bit agora pode ser usada para testar o funcionamento do modelo.

34
00:03:30,760 --> 00:03:35,880
Ele ainda deve estar conectado à ferramenta e você verá que, conforme você o move, o CreateAI

35
00:03:35,880 --> 00:03:40,317
estima a ação que você está realizando.

36
00:03:40,317 --> 00:03:47,027
Mova seu brinquedo de maneiras diferentes para ver a ação estimada e a mudança no gráfico de barras de certeza.

37
00:03:47,400 --> 00:03:56,160
A porcentagem mostra o quão certo ou confiante o modelo está de que você está realizando cada ação.

38
00:03:56,160 --> 00:04:00,760
Você pode perceber que seu modelo não está estimando algumas ações com precisão.

39
00:04:00,760 --> 00:04:07,920
Nesse caso é uma boa ideia clicar em ‘Editar amostras de dados’ e melhorar o seu modelo.

40
00:04:07,920 --> 00:04:13,960
Os modelos de aprendizado de máquina geralmente funcionam melhor com mais dados, portanto registre algumas amostras extras para cada uma

41
00:04:13,960 --> 00:04:22,400
das ações ou concentre-se na coleta de mais dados para a ação que foi problemática no teste.

42
00:04:22,400 --> 00:04:28,360
Amostras de dados limpas também ajudam um modelo de ML a funcionar melhor, portanto, examine seu conjunto de dados e

43
00:04:28,360 --> 00:04:38,200
identifique quaisquer amostras que possam confundir o modelo. Você pode excluí-los pressionando X.

44
00:04:38,200 --> 00:04:44,920
Depois de adicionar mais dados e verificar seu conjunto de dados, clique em 'Treinar modelo' novamente. Em seguida, teste

45
00:04:44,920 --> 00:04:50,003
o modelo novamente na página ‘Testando modelo’.

46
00:04:50,003 --> 00:04:57,120
Quando estiver satisfeito com o comportamento do modelo de ML, você poderá usá-lo com o código do projeto pronto.

47
00:04:57,120 --> 00:05:06,120
Clique em 'Editar no MakeCode' para ver os blocos de código em uma versão especial do Microsoft MakeCode.

48
00:05:06,120 --> 00:05:10,040
Você pode voltar a ver seus dados no CreateAI a qualquer momento

49
00:05:10,040 --> 00:05:19,720
usando a seta no canto superior esquerdo da tela. Esses blocos usam o modelo que você criou no código.

50
00:05:19,720 --> 00:05:24,880
Os blocos 'on ML… start' reagem quando o modelo de ML decide que seu

51
00:05:24,880 --> 00:05:31,320
brinquedo está fazendo um determinado movimento ou ação. Dependendo da ação, o código mostra

52
00:05:31,320 --> 00:05:38,600
ícones diferentes na saída do display LED do micro:bit e reproduz sons diferentes no seu alto-falante.

53
00:05:38,600 --> 00:05:46,360
Se não tiver certeza da ação que seu brinquedo está realizando – se a ação for “desconhecida” – ele limpa a tela.

54
00:05:46,360 --> 00:05:53,320
E quando cada ação para, o código impede o micro:bit de emitir qualquer som.

55
00:05:53,320 --> 00:05:56,640
Para fazer o código e o modelo ML rodarem no seu micro:bit,

56
00:05:56,640 --> 00:05:59,640
você só precisa baixá-lo para um micro:bit.

57
00:06:00,280 --> 00:06:06,320
Pressione 'Download' e siga as instruções na tela.

58
00:06:06,320 --> 00:06:10,640
Agora teste o projeto finalizado em um micro:bit anexado ao seu brinquedo.

59
00:06:10,640 --> 00:06:16,200
Os sons e ícones corretos são reproduzidos quando o brinquedo faz movimentos diferentes?

60
00:06:16,200 --> 00:06:19,800
Funciona igualmente bem quando outra pessoa move o brinquedo?

61
00:06:19,800 --> 00:06:26,880
Caso contrário, você pode voltar e coletar mais dados deles e treinar novamente o modelo.

62
00:06:26,880 --> 00:06:30,960
Parabéns, você treinou seu brinquedo para reagir a diferentes tipos de movimento

63
00:06:30,960 --> 00:06:36,600
usando os dados coletados, treinando um modelo de aprendizado de máquina de IA e combinando-o com

64
00:06:36,600 --> 00:06:43,480
código para criar um brinquedo interativo para contar histórias! Que outras ações ou movimentos o seu brinquedo pode

65
00:06:43,480 --> 00:06:51,795
realizar, talvez como parte da narração de uma história? Você pode adicioná-los usando micro:bit e CreateAI?