1
00:00:01,240 --> 00:00:08,194
Aby utworzyć licznik czasu aktywności AI, wytrenujesz model uczenia maszynowego (ML) tak,

2
00:00:08,194 --> 00:00:13,080
aby rozpoznawał, kiedy wykonujesz różne ruchy lub czynności.

3
00:00:13,080 --> 00:00:18,960
Następnie połączysz ten model z gotowym kodem licznika aktywności,

4
00:00:18,960 --> 00:00:26,800
zanim pobierzesz go na swój micro:bit i użyjesz w rzeczywistej sytuacji.

5
00:00:26,800 --> 00:00:33,960
Kliknij „Otwórz w micro:bit CreateAI”, aby uruchomić projekt.

6
00:00:33,960 --> 00:00:41,120
Ten projekt zawiera 6 próbek danych dotyczących chodzenia, 6 próbek danych

7
00:00:41,120 --> 00:00:47,200
dotyczących skakania w górę i w dół oraz 6 próbek danych dotyczących pozostawania w bezruchu.

8
00:00:47,200 --> 00:00:54,200
Dodasz więcej próbek, rejestrując dane dotyczące własnego ruchu.

9
00:00:54,200 --> 00:01:02,703
micro:bit CreateAI zbiera próbki danych o ruchu za pomocą akcelerometru, czyli czujnika ruchu na micro:bit.

10
00:01:05,726 --> 00:01:09,734
Będziesz nosić micro:bit z pakietem baterii na nadgarstku lub kostce

11
00:01:09,734 --> 00:01:15,120
, aby móc swobodnie się poruszać i rejestrować własne próbki danych o ruchu.

12
00:01:15,120 --> 00:01:20,400
Aby rozpocząć, podłącz noszony na kostce micro:bit do CreateAI.

13
00:01:20,400 --> 00:01:23,816
Nazywamy to gromadzeniem danych micro:bit.

14
00:01:23,816 --> 00:01:31,640
Jeśli Twój komputer ma włączony Bluetooth, będziesz potrzebować tylko 1 micro:bita z bateriami i przewodem USB do transmisji danych.

15
00:01:31,640 --> 00:01:36,640
Jeśli nie masz połączenia Bluetooth, zostaniesz poproszony o użycie 2 micro:bitów.

16
00:01:36,640 --> 00:01:41,400
Drugi micro:bit pozostanie podłączony do kabla USB i będzie działał jako

17
00:01:41,400 --> 00:01:50,600
łącze radiowe z micro:bit zbierającym dane. Postępuj zgodnie z instrukcjami na ekranie, aby się połączyć.

18
00:01:50,600 --> 00:01:57,817
Po podłączeniu micro:bita zobaczysz, że linie na wykresie zmieniają się w miarę ruchów micro:bita.

19
00:01:57,817 --> 00:02:02,297
Możesz teraz dodać własne próbki danych o ruchu.

20
00:02:02,297 --> 00:02:06,263
Ponieważ ten projekt zawiera już pewne próbki danych,

21
00:02:06,263 --> 00:02:16,912
sugerujemy na razie dodanie 1 próbki więcej dla każdego działania i poświęcenie więcej czasu na zbieranie i analizowanie danych później.

22
00:02:16,912 --> 00:02:24,800
Upewnij się, że micro:bit do gromadzenia danych jest przymocowany po wewnętrznej stronie kostki, a przycisk B znajduje się na górze.

23
00:02:24,800 --> 00:02:29,280
Aby dodać dane do konkretnej akcji, należy ją wybrać klikając na niej.

24
00:02:29,280 --> 00:02:34,440
Przed rozpoczęciem 1-sekundowego nagrywania nastąpi 3-sekundowe odliczanie.

25
00:02:34,440 --> 00:02:40,080
Kliknij nagraj i od razu zacznij działać, aby mieć pewność, że otrzymasz czystą próbkę danych.

26
00:02:40,080 --> 00:02:43,960
Czysta próbka to taka, w przypadku której poruszasz się przez całą próbkę,

27
00:02:43,960 --> 00:02:48,593
nie zaczynasz późno ani nie kończysz ruchu wcześniej.

28
00:02:48,593 --> 00:02:55,519
Następnie spróbuj dodać dodatkową próbkę danych do zestawu danych „skakanie” i zestawu danych „bycie w bezruchu”.

29
00:02:55,519 --> 00:03:05,040
Wybierz je, klikając akcję, a następnie kliknij przycisk nagrywania i skacz lub pozostań nieruchomo podczas nagrywania próbek.

30
00:03:05,040 --> 00:03:16,521
Na próbkach „bycia nieruchomym” zauważysz, że linie x, y, z zmieniają miejsca w zależności od kąta podłączonego micro:bita.

31
00:03:16,521 --> 00:03:26,080
Nie mamy obecnie zbyt wielu danych, ale wystarczy, aby wytrenować nasz własny model uczenia maszynowego przy użyciu narzędzia CreateAI.

32
00:03:26,080 --> 00:03:33,720
Kliknij więc „Trenuj model”, aby użyć bieżących danych do zbudowania modelu ML.

33
00:03:33,720 --> 00:03:41,363
Narzędzie tworzy teraz model matematyczny, który powinien rozpoznawać różne działania podczas poruszania mikro:bitem.

34
00:03:41,363 --> 00:03:45,646
Po trenowaniu modelu zostanie wyświetlona strona Testowanie modelu.

35
00:03:45,646 --> 00:03:50,721
Teraz użyj micro:bita do zbiorania danych, aby sprawdzić, jak dobrze działa model.

36
00:03:50,721 --> 00:03:59,720
Powinien być nadal podłączony do narzędzia, i zobaczysz podczas jego przesuwania, że CreateAI szacuje, jakie wykonujesz działanie.

37
00:04:02,360 --> 00:04:09,698
Wypróbuj każde z działań, aby zobaczyć zarówno szacunkowe działanie, jak i zmianę wykresu słupkowego pewności.

38
00:04:11,257 --> 00:04:19,126
Wartość % na wykresie słupkowym pewności pokazuje, jak model jest pewny, że wykonujesz poszczególne działania.

39
00:04:21,600 --> 00:04:26,520
Możesz zauważyć, że Twój model nie szacuje dokładnie niektórych działań, a może działa

40
00:04:26,520 --> 00:04:32,720
dobrze w przypadku jednego działania, ale nie drugiego, więc po sprawdzeniu, jak obecnie działa,

41
00:04:32,720 --> 00:04:40,360
dobrym pomysłem jest kliknięcie „Edytuj próbki danych” i ulepszenie Twojego modelu.

42
00:04:40,360 --> 00:04:46,360
Modele uczenia maszynowego zwykle działają najlepiej z WIĘCEJ danymi, więc zapisz dodatkowe próbki dla każdego

43
00:04:46,360 --> 00:04:54,960
działania lub skup się na zebraniu większej ilości danych dla działania, które było problematyczne podczas testowania.

44
00:04:54,960 --> 00:05:01,935
Można nagrać jedną próbkę lub nagrać 10 kolejnych próbek.

45
00:05:10,160 --> 00:05:23,081
Czyste próbki danych pomagają również w lepszym działaniu modelu ML, dlatego sprawdź zestaw danych i zidentyfikuj próbki, które mogłyby zmylić model.

46
00:05:26,003 --> 00:05:29,640
Możesz je usunąć, naciskając X.

47
00:05:30,840 --> 00:05:39,423
Po dodaniu większej ilości danych i sprawdzeniu zestawu danych kliknij ponownie „Trenuj model”, aby użyć zmienionego zestawu danych.

48
00:05:40,483 --> 00:05:45,992
Następnie przetestuj model ponownie na stronie „Testowanie modelu”.

49
00:05:48,555 --> 00:05:54,640
Gdy będziesz zadowolony z zachowania modelu ML, możesz go użyć z gotowym kodem projektu.

50
00:05:54,640 --> 00:06:02,480
Kliknij „Edytuj w MakeCode”, aby zobaczyć bloki kodu w specjalnej wersji Microsoft MakeCode.

51
00:06:02,480 --> 00:06:09,560
Zawsze możesz wrócić do CreateAI, korzystając ze strzałki w lewym górnym rogu ekranu.

52
00:06:09,560 --> 00:06:19,240
Te bloki kodu korzystają z modelu, który utworzyłeś w ramach licznika ćwiczeń.

53
00:06:19,240 --> 00:06:26,160
Kod wykorzystuje 3 zmienne, aby śledzić, jak długo wykonywałeś każdą akcję.

54
00:06:26,160 --> 00:06:33,680
Kiedy program jest uruchamiany po raz pierwszy, ustawia te zmienne czasowe na 0.

55
00:06:33,680 --> 00:06:40,120
Bloki „przy uruchomieniu ML” są wyzwalane, gdy model ML zdecyduje, że rozpocząłeś określoną akcję.

56
00:06:40,120 --> 00:06:49,250
Pokazują różne ikony na wyświetlaczu LED micro:bita, w zależności od przewidzianej akcji, którą wykonujesz.

57
00:06:50,289 --> 00:07:01,280
Bloki „przy zatrzymaniu ML” są uruchamiane, gdy model ML uzna, że ​​zakończyłeś czynność, w tym przypadku chodzenie, skakanie lub pozostawanie w bezruchu.

58
00:07:01,280 --> 00:07:06,880
Kod wewnątrz każdego bloku czyści ekran i dodaje czas trwania właśnie zakończonej akcji

59
00:07:06,880 --> 00:07:13,440
do zmiennej przechowującej całkowity czas każdej akcji.

60
00:07:13,440 --> 00:07:19,440
Model ML współpracuje z kodem, aby umożliwić podgląd całkowitego czasu poświęconego na każdą akcję.

61
00:07:19,440 --> 00:07:23,040
Naciśnij przycisk A, aby zobaczyć szacunkowy czas chodzenia.

62
00:07:23,040 --> 00:07:28,160
Naciśnij przycisk B, aby zobaczyć, jak długo model szacował, że skakałeś.

63
00:07:28,160 --> 00:07:34,080
Aby zobaczyć szacowany czas w bezruchu, naciśnij jednocześnie A i B.

64
00:07:34,080 --> 00:07:44,111
Timer odlicza czas w milisekundach, tysięcznych części sekundy, więc pokazana liczba jest dzielona przez 1000, aby pokazać czas w sekundach.

65
00:07:44,111 --> 00:07:53,160
Aby licznik aktywności AI działał na Twoim micro:bicie, wystarczy pobrać ten kod na micro:bit.

66
00:07:53,160 --> 00:08:00,642
Jeśli nie masz innego dostępnego micro:bita, po prostu zamień kod znajdujący się na micro:bicie zbierającym dane na kod projektu.

67
00:08:01,646 --> 00:08:05,000
Teraz możesz przetestować projekt w rzeczywistych sytuacjach.

68
00:08:05,000 --> 00:08:10,040
Czy podczas ćwiczeń wyświetlają się prawidłowe ikony, czy nie?

69
00:08:10,040 --> 00:08:15,800
Możesz sprawdzić, czy kod timera działa dobrze z modelem, wykonując 3 proste kroki:

70
00:08:15,800 --> 00:08:19,160
Naciśnij przycisk resetowania. Skacz przez 30 sekund.

71
00:08:19,160 --> 00:08:25,540
Następnie naciśnij przycisk B. Na wyświetlaczu powinna pojawić się liczba 30.

72
00:08:25,540 --> 00:08:28,560
Możesz teraz połączyć się z CreateAI,

73
00:08:28,560 --> 00:08:34,560
zebrać własne dane, wykorzystać je do trenowania, testowania i ulepszania modelu uczenia maszynowego, a następnie możesz

74
00:08:34,560 --> 00:08:40,600
połączyć ten model z gotowym kodem i wypróbować go na własnym micro:bicie.

75
00:08:40,600 --> 00:08:48,379
Jeśli szukasz sposobów na jeszcze większą personalizację, spróbuj dodać inne akcje, takie jak bieganie lub kroki taneczne.

76
00:08:48,379 --> 00:08:52,480
Baw się dobrze!