0:00:01.240,0:00:08.194
Aby utworzyć licznik czasu aktywności AI, wytrenujesz model uczenia maszynowego (ML) tak,

0:00:08.194,0:00:13.080
aby rozpoznawał, kiedy wykonujesz różne ruchy lub czynności.

0:00:13.080,0:00:18.960
Następnie połączysz ten model z gotowym kodem licznika aktywności,

0:00:18.960,0:00:26.800
zanim pobierzesz go na swój micro:bit i użyjesz w prawdziwym życiu.

0:00:26.800,0:00:33.960
Kliknij „Otwórz w micro:bit CreateAI”, aby uruchomić projekt.

0:00:33.960,0:00:41.120
Ten projekt zawiera 6 próbek danych o ruchu dotyczących chodzenia, 6 próbek danych o ruchu

0:00:41.120,0:00:47.200
dotyczących skakania w górę i w dół oraz 6 próbek danych o ruchu dotyczących pozostawania w bezruchu.

0:00:47.200,0:00:54.200
Dodasz więcej próbek, rejestrując własne dane dotyczące ruchu.

0:00:54.200,0:01:02.703
micro:bit CreateAI zbiera próbki danych o ruchu za pomocą akcelerometru, czyli czujnika ruchu na micro:bit.

0:01:05.726,0:01:09.734
Będziesz nosić mikro:bit i akumulator na nadgarstku lub kostce

0:01:09.734,0:01:15.120
, aby móc swobodnie się poruszać i rejestrować własne próbki danych o ruchu.

0:01:15.120,0:01:20.400
Aby rozpocząć, podłącz noszone na kostce micro:bit do CreateAI.

0:01:20.400,0:01:23.816
Nazywamy to gromadzeniem danych micro:bit.

0:01:23.816,0:01:31.640
Jeśli Twój komputer ma włączoną funkcję Bluetooth, będziesz potrzebować tylko 1 micro:bit z akumulatorem i przewodem USB do transmisji danych.

0:01:31.640,0:01:36.640
Jeśli nie masz połączenia Bluetooth, zostaniesz poproszony o użycie 2 micro:bitów.

0:01:36.640,0:01:41.400
Drugi micro:bit pozostanie podłączony do kabla USB i będzie działał jako

0:01:41.400,0:01:50.600
łącze radiowe z micro:bit zbierającym dane. Postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie, aby się połączyć.

0:01:50.600,0:01:57.817
Po podłączeniu micro:bit zobaczysz, że linie na wykresie na żywo zmieniają się w miarę przesuwania micro:bit.

0:01:57.817,0:02:02.297
Możesz teraz dodać własne próbki danych o ruchu.

0:02:02.297,0:02:06.263
Ponieważ ten projekt zawiera już pewne próbki danych,

0:02:06.263,0:02:16.912
sugerujemy na razie dodanie 1 próbki więcej dla każdego działania i poświęcenie więcej czasu na zbieranie i analizowanie danych później.

0:02:16.912,0:02:24.800
Upewnij się, że urządzenie micro:bit do gromadzenia danych jest przymocowane po wewnętrznej stronie kostki, a przycisk B znajduje się na górze.

0:02:24.800,0:02:29.280
Aby dodać dane do konkretnej akcji należy ją zaznaczyć klikając na nią.

0:02:29.280,0:02:34.440
Przed rozpoczęciem 1-sekundowego nagrywania nastąpi 3-sekundowe odliczanie.

0:02:34.440,0:02:40.080
Kliknij nagraj i od razu zacznij działać, aby mieć pewność, że otrzymasz czystą próbkę danych.

0:02:40.080,0:02:43.960
Czysta próbka to taka, w przypadku której poruszasz się przez całą próbkę,

0:02:43.960,0:02:48.593
nie zaczynasz późno ani nie kończysz ruchu wcześniej.

0:02:48.593,0:02:55.519
Następnie spróbuj dodać dodatkową próbkę danych do zestawu danych „skakanie” i zestawu danych „bycie w bezruchu”.

0:02:55.519,0:03:05.040
Wybierz je, klikając akcję, a następnie kliknij przycisk nagrywania i skacz lub pozostań nieruchomo podczas nagrywania próbek.

0:03:05.040,0:03:16.521
Na próbkach „bycia nieruchomym” zauważysz, że linie x, y, z zmieniają miejsca w zależności od kąta podłączonego micro:bit.

0:03:16.521,0:03:26.080
Nie mamy obecnie zbyt wielu danych, ale wystarczy, aby wytrenować nasz własny model uczenia maszynowego przy użyciu narzędzia CreateAI.

0:03:26.080,0:03:33.720
Kliknij więc „Wytrenuj model”, aby użyć bieżących danych do zbudowania modelu ML.

0:03:33.720,0:03:41.363
Narzędzie tworzy teraz model matematyczny, który powinien rozpoznawać różne działania podczas poruszania mikro:bitem.

0:03:41.363,0:03:45.646
Po przeszkoleniu modelu zostanie wyświetlona strona Testowanie modelu.

0:03:45.646,0:03:50.721
Teraz użyj zbioru danych micro:bit, aby sprawdzić, jak dobrze działa model.

0:03:50.721,0:03:59.720
Powinien być nadal podłączony do narzędzia, a podczas przesuwania zobaczysz, że CreateAI szacuje, jakie działanie wykonujesz.

0:04:02.360,0:04:09.698
Wypróbuj każde z działań, aby zobaczyć zarówno szacunkowe działanie, jak i zmianę wykresu słupkowego pewności.

0:04:11.257,0:04:19.126
Wartość % na wykresie słupkowym pewności pokazuje, jak pewny jest model, że wykonujesz każdą akcję.

0:04:21.600,0:04:26.520
Możesz zauważyć, że Twój model nie szacuje dokładnie niektórych działań, a może działa

0:04:26.520,0:04:32.720
dobrze w przypadku jednego działania, ale nie drugiego, więc po sprawdzeniu, jak obecnie działa,

0:04:32.720,0:04:40.360
dobrym pomysłem jest kliknięcie „Edytuj próbki danych” i ulepszenie Twój model.

0:04:40.360,0:04:46.360
Modele uczenia maszynowego zwykle działają najlepiej z WIĘCEJ danych, więc zapisz dodatkowe próbki dla każdego

0:04:46.360,0:04:54.960
działania lub skup się na zebraniu większej ilości danych dla działania, które było problematyczne podczas testowania.

0:04:54.960,0:05:01.935
Można nagrać jedną próbkę na raz lub można nagrać 10 próbek w kolejności.

0:05:10.160,0:05:23.081
Czyste próbki danych pomagają również w lepszym działaniu modelu uczenia maszynowego, dlatego sprawdź zestaw danych i zidentyfikuj wszelkie próbki danych, które mogłyby zmylić model.

0:05:26.003,0:05:29.640
Możesz je usunąć, naciskając X.

0:05:30.840,0:05:39.423
Po dodaniu większej ilości danych i sprawdzeniu zestawu danych kliknij ponownie „Wytrenuj model”, aby użyć zmienionego zestawu danych.

0:05:40.483,0:05:45.992
Następnie przetestuj model ponownie na stronie „Testowanie modelu”.

0:05:48.555,0:05:54.640
Gdy będziesz zadowolony z zachowania modelu ML, możesz go użyć z gotowym kodem projektu.

0:05:54.640,0:06:02.480
Kliknij „Edytuj w MakeCode”, aby zobaczyć bloki kodu w specjalnej wersji Microsoft MakeCode.

0:06:02.480,0:06:09.560
Zawsze możesz wrócić do CreateAI, korzystając ze strzałki w lewym górnym rogu ekranu.

0:06:09.560,0:06:19.240
Te bloki kodu korzystają z modelu utworzonego w liczniku ćwiczeń.

0:06:19.240,0:06:26.160
Kod wykorzystuje 3 zmienne, aby śledzić, jak długo wykonywałeś każdą akcję.

0:06:26.160,0:06:33.680
Kiedy program jest uruchamiany po raz pierwszy, ustawia te zmienne czasowe na 0.

0:06:33.680,0:06:40.120
Bloki „przy uruchomieniu ML” są wyzwalane, gdy model ML zdecyduje, że rozpocząłeś określoną akcję.

0:06:40.120,0:06:49.250
Pokazują różne ikony na wyświetlaczu LED micro:bit, w zależności od przewidywanej akcji, którą wykonujesz.

0:06:50.289,0:07:01.280
Blokady „przy zatrzymaniu ML” są uruchamiane, gdy model ML uzna, że ​​zakończyłeś czynność, w tym przypadku chodzenie, skakanie lub pozostawanie w bezruchu.

0:07:01.280,0:07:06.880
Kod wewnątrz każdego bloku czyści ekran i dodaje czas trwania właśnie zakończonej akcji

0:07:06.880,0:07:13.440
do zmiennej przechowującej całkowity czas każdej akcji.

0:07:13.440,0:07:19.440
Model ML współpracuje z kodem, aby umożliwić podgląd całkowitego czasu poświęconego na każdą akcję.

0:07:19.440,0:07:23.040
Naciśnij przycisk A, aby zobaczyć szacunkowy czas marszu.

0:07:23.040,0:07:28.160
Naciśnij przycisk B, aby zobaczyć, jak długo model szacował, że skakałeś.

0:07:28.160,0:07:34.080
Aby zobaczyć szacowany czas trwania, naciśnij jednocześnie A i B.

0:07:34.080,0:07:44.111
Timer odlicza czas w milisekundach, tysięcznych części sekundy, więc pokazana liczba jest dzielona przez 1000, aby pokazać czas w sekundach.

0:07:44.111,0:07:53.160
Aby licznik aktywności AI działał na Twoim micro:bit, wystarczy pobrać ten kod na micro:bit.

0:07:53.160,0:08:00.642
Jeśli nie masz innego dostępnego micro:bit, po prostu zamień kod znajdujący się obecnie na micro:bit zbierającym dane na kod projektu.

0:08:01.646,0:08:05.000
Teraz możesz przetestować projekt w prawdziwym życiu.

0:08:05.000,0:08:10.040
Czy podczas ćwiczeń wyświetlają się prawidłowe ikony, czy nie?

0:08:10.040,0:08:15.800
Możesz sprawdzić, czy kod timera działa dobrze z modelem, wykonując 3 proste kroki:

0:08:15.800,0:08:19.160
Naciśnij przycisk resetowania. Skacz przez 30 sekund.

0:08:19.160,0:08:25.540
Następnie naciśnij przycisk B. Na wyświetlaczu powinna pojawić się liczba 30.

0:08:25.540,0:08:28.560
Możesz teraz połączyć się z CreateAI,

0:08:28.560,0:08:34.560
zebrać własne dane, wykorzystać je do uczenia, testowania i ulepszania modelu uczenia maszynowego, a następnie możesz

0:08:34.560,0:08:40.600
połączyć ten model z gotowym kodem i wypróbować go na własnym mikro: fragment.

0:08:40.600,0:08:48.379
Jeśli szukasz sposobów na jeszcze większą personalizację, spróbuj dodać różne akcje, takie jak bieganie lub kroki taneczne.

0:08:48.379,0:08:52.480
Cieszyć się!