WEBVTT

00:00:00.680 --> 00:00:05.440
Para tornar seu amigo contador de histórias de IA, você treinará um

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.

00:00:11.120 --> 00:00:16.280
Em seguida, você combinará este modelo com código para emitir sons diferentes e mostrar

00:00:16.280 --> 00:00:20.856
ícones diferentes no display LED do micro:bit.

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.

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.

00:00:34.264 --> 00:00:40.360
[MÚSICA] Esta é a ursa Lucy.

00:00:40.360 --> 00:00:47.520
Ela quer ser ginasta quando crescer, então todos os dias, ao acordar, ela pratica saltos.

00:00:47.520 --> 00:00:54.640
Ela salta tão alto quanto o teto. Depois do café da manhã ela pratica rolar.

00:00:54.640 --> 00:00:59.920
Ela rola e gira até que todo o seu mundo esteja girando.

00:01:01.469 --> 00:01:06.490
Então ela faz uma pausa e tira uma soneca.

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.

00:01:18.760 --> 00:01:23.829
Este projeto vem com 8 amostras de dados de movimento para três ações diferentes:

00:01:23.829 --> 00:01:28.959
pular, rolar e dormir.

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.

00:01:38.120 --> 00:01:43.560
Para adicionar suas próprias amostras de dados, você precisa fazer uma coleta de dados micro:bit.

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.

00:01:50.160 --> 00:01:54.840
Se não tiver uma conexão Bluetooth, você precisará usar 2 micro:bits.

00:01:54.840 --> 00:01:59.554
Siga as instruções na tela para conectar.

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.

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

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.

00:02:25.000 --> 00:02:29.440
Clique na ação 'pular' para adicionar mais amostras de dados a ela.

00:02:29.440 --> 00:02:33.600
Você receberá uma contagem regressiva antes do início da gravação de 1 segundo.

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.

00:02:39.800 --> 00:02:43.440
Uma amostra limpa é aquela em que você move toda a amostra,

00:02:43.440 --> 00:02:50.800
não começa tarde nem termina cedo. Em seguida, tente adicionar uma amostra de dados extra às

00:02:50.800 --> 00:02:57.115
ações 'rolling' e 'sleeping'.

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.

00:03:07.520 --> 00:03:14.600
Clique em 'Treinar modelo' para construir o modelo de ML. A ferramenta agora constrói um

00:03:14.600 --> 00:03:19.960
modelo matemático que deve reconhecer diferentes ações quando você move seu micro:bit.

00:03:19.960 --> 00:03:25.640
Assim que o modelo for treinado, você verá a página Testando modelo.

00:03:25.640 --> 00:03:30.760
Sua coleta de dados micro:bit agora pode ser usada para testar o funcionamento do modelo.

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

00:03:35.880 --> 00:03:40.317
estima a ação que você está realizando.

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.

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.

00:03:56.160 --> 00:04:00.760
Você pode perceber que seu modelo não está estimando algumas ações com precisão.

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.

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

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.

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

00:04:28.360 --> 00:04:38.200
identifique quaisquer amostras que possam confundir o modelo. Você pode excluí-los pressionando X.

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

00:04:44.920 --> 00:04:50.003
o modelo novamente na página ‘Testando modelo’.

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.

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.

00:05:06.120 --> 00:05:10.040
Você pode voltar a ver seus dados no CreateAI a qualquer momento

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.

00:05:19.720 --> 00:05:24.880
Os blocos 'on ML… start' reagem quando o modelo de ML decide que seu

00:05:24.880 --> 00:05:31.320
brinquedo está fazendo um determinado movimento ou ação. Dependendo da ação, o código mostra

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.

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.

00:05:46.360 --> 00:05:53.320
E quando cada ação para, o código impede o micro:bit de emitir qualquer som.

00:05:53.320 --> 00:05:56.640
Para fazer o código e o modelo ML rodarem no seu micro:bit,

00:05:56.640 --> 00:05:59.640
você só precisa baixá-lo para um micro:bit.

00:06:00.280 --> 00:06:06.320
Pressione 'Download' e siga as instruções na tela.

00:06:06.320 --> 00:06:10.640
Agora teste o projeto finalizado em um micro:bit anexado ao seu brinquedo.

00:06:10.640 --> 00:06:16.200
Os sons e ícones corretos são reproduzidos quando o brinquedo faz movimentos diferentes?

00:06:16.200 --> 00:06:19.800
Funciona igualmente bem quando outra pessoa move o brinquedo?

00:06:19.800 --> 00:06:26.880
Caso contrário, você pode voltar e coletar mais dados deles e treinar novamente o modelo.

00:06:26.880 --> 00:06:30.960
Parabéns, você treinou seu brinquedo para reagir a diferentes tipos de movimento

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

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

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?