micro:bit CreateAI is een gratis, webgebaseerde tool waarmee leerlingen gemakkelijk AI kunnen verkennen
door middel van beweging en machinaal leren, en deze in de echte wereld kunnen meenemen met de BBC micro:bit.
Voeg AI toe aan uw micro:bit-leerervaring door een machine
learning-model te trainen met uw eigen bewegingsgegevens en deze te gebruiken in uw micro:bit-projecten.
Je hebt een computer met de webbrowser Google Chrome of Microsoft Edge nodig
om toegang te krijgen tot micro:bit CreateAI. Klik op 'Aan de slag' om te beginnen.
Eerst moet je wat trainingsgegevens verzamelen. Dit doet u op de pagina 'gegevensvoorbeelden'.
Klik op 'Verbinden' om een ​​micro:bit te verbinden met CreateAI op uw computer.
Dit is de micro:bit die je gaat verplaatsen, door hem in je
hand te houden of aan iets te bevestigen dat beweegt. We noemen dit de gegevensverzameling micro:bit.
Als Bluetooth op uw computer is ingeschakeld, heeft u slechts 1 micro:bit nodig.
Als hij geen Bluetooth heeft, kun je een tweede micro:bit gebruiken als radioverbinding.
micro:bit CreateAI laat u zien hoe u de gegevensverzameling micro:bit het beste op uw computer kunt aansluiten.
Volg gewoon de instructies op het scherm.
Terwijl u de micro:bit voor het verzamelen van gegevens verplaatst, ziet u live bewegingsgegevens van de
versnellingsmetersensor in een grafiek onder aan uw computerscherm.
Kies minimaal twee verschillende bewegingen die CreateAI moet leren herkennen. Deze bewegingen noemen we ‘acties’.
Zwaaien en klappen zijn goede acties om mee te beginnen.
Geef uw eerste actie een naam.
Klik op de knop 'Opnemen' om uw eerste gegevensmonster te verzamelen. Elk monster duurt 1 seconde.
U kunt één sample tegelijk of meerdere samples opnemen.
Verzamel minstens drie monsters van je eerste actie.
En doe hetzelfde voor minstens één andere actie.
Zie je overeenkomsten tussen de grafieken van de zwaaiende gegevens? En het verschil tussen zwaaien en klappen?
Klik vervolgens op 'treinmodel'.
micro:bit CreateAI analyseert uw gegevensmonsters en creëert een reeks regels zodat het kan inschatten welke acties u onderneemt.
Deze wiskundige regels vormen het machine learning- of ML-model.
Nu kunt u het ML-model testen op de pagina 'Model testen'.
Dit laat zien welke actie het model schat dat u uitvoert.
Hoe hoger het percentage, hoe zekerder het model is
dat u een bepaalde actie uitvoert.
Terwijl u de micro:bit voor gegevensverzameling draagt ​​of vasthoudt, voert u al uw acties beurtelings uit.
Als het model niet nauwkeurig inschat welke acties u uitvoert, moet u mogelijk uw gegevens bekijken en het model opnieuw trainen.
Klik op 'Gegevensvoorbeelden bewerken' om meer gegevensvoorbeelden te verzamelen, of verwijder eventuele voorbeelden waarvan u denkt dat ze niet passen.
Je kunt ook meer acties toevoegen, bijvoorbeeld om het model te leren hoe gegevens voor ‘stil zijn’ eruit zien.
Vervolgens kunt u uw ML-model opnieuw trainen en testen.
Als je eenmaal tevreden bent dat je een ML-model hebt gemaakt dat de door jou gekozen acties goed herkent,
kun je je model in een MakeCode-programma gebruiken en op een micro:bit zetten.
Je hebt al enkele blokken gezien op de pagina Model testen. Dit zijn de machine learning- of ML-blokken
die u in uw MakeCode-programma's kunt gebruiken. Deze blokken zorgen ervoor dat verschillende pictogrammen
op het micro:bit-display verschijnen wanneer elke actie door het ML-model wordt herkend.
Klik op 'Bewerken in MakeCode' om de blokken in een speciale MakeCode-editor te openen.
Klik op 'Downloaden' om uw code en uw ML-model over te zetten naar een micro:bit.
Volg de instructies op het scherm.
Koppel de micro:bit los van uw computer, sluit een batterij aan en test hem uit. Je kunt de micro:bit overal mee naartoe nemen.
Je ML-model draait nu op de micro:bit zelf, je hebt geen computer meer nodig om het te laten werken.
Er zijn meer ML-blokken die u kunt gebruiken om uw eigen projecten te maken met behulp van AI met MakeCode, en u kunt deze ook combineren
met alle andere blokken.
U kunt uw project (uw gegevens en codeblokken) ook samen in één bestand opslaan, zodat u er later verder aan kunt werken.
Dit doe je in CreateAI door op ‘Opslaan’ te klikken en je project een naam te geven.
Of u kunt uw project opslaan vanuit MakeCode.
Klik gewoon op de 3 stippen en kies 'downloaden als bestand'.
Wat ga je creëren met machine learning en MakeCode met behulp van micro:bit CreateAI?