أول مشروع رائع للبناء باستخدام المايكروبيت (micro:bit) CreateAI. اصنع مؤقت تمرين ذكي يمكنه أن يخبر كم من الوقت كنت نشطا أو غير نشط.
دليل المشروع خطوة بخطوة
الخطوة 1: فهم ذلك
كيفية الحصول على الرحلة المجانية؟
في هذا المشروع سوف تقوم بتدريب نموذج تعلم الآلة (ML) للتعرف على وقت ممارسة التمارين الرياضية ومتى لا تمارس التمارين.
سوف تجمع هذا النموذج مع برنامج MakeCode لإنشاء مؤقت تمرين ووضع هذا المشروع على المايكروبيت (micro:bit) الخاص بك. ببساطة ارتداء المايكروبيت (micro:bit) إلى الوقت الذي تمارسه أو لم تمارسه.
اضغط على الزر A لمعرفة عدد الثواني التي كنت نشيطها، و B لمعرفة كم من الوقت كنت غير نشط.
ما هو تعلم الآلة؟
التعلم الآلي هو نوع من الذكاء الاصطناعي حيث يمكن للحواسيب أن تتعلم من البيانات وتتخذ القرارات بناء على البيانات.
ويقوم البشر بتدريب نماذج الغطاء النباتي لمساعدتهم على اتخاذ تلك القرارات، على سبيل المثال، للتعرف على "الإجراءات" المختلفة عند تحريك المايكروبيت (micro:bit) بطرق مختلفة.
ماذا علي أن أفعل؟
وتحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى البشر لتصميمها وبنائها واختبارها واستخدامها. ستجمع البيانات لتدريب نموذج ML ، واختباره، قم بتحسينه ودمجه مع كود الكمبيوتر لصنع جهاز ذكي يستخدم الذكاء الاصطناعي. سوف تستخدم المايكروبيت (micro:bit) وموقع إنشاء المايكروبيت (micro:bit) للقيام بذلك.
الخطوة 2: إنشائها
ما ستحتاجه
- مايكروبيت (micro:bit) V2, كابل بيانات USB، حزمة البطارية مع 2 x AAA
- جهاز كمبيوتر (مثلاً). كمبيوتر مكتبي أو كمبيوتر محمول أو كروم بوك) مع الوصول إلى الموقع micro:bit CreateAI على الإنترنت، باستخدام متصفح Chrome أو Edge ويب
- إذا كان جهاز الكمبيوتر الخاص بك غير مفعل بلوتوث، ستحتاج إلى مايكروبيت (micro:bit) إضافية V2
- شريحة وحامل، أو طريقة أخرى لإرفاق المايكروبيت (micro:bit) بمعصمك، (على سبيل المثال الفولاذ الحرفي المرن أو الفرق المرنة)
- قد تجد أيضًا (مايكروبيت micro:bit CreateAI) نصائح تعليمية مفيدة
جمع عينات البيانات
عندما تقوم بفتح المشروع في المايكروبيت (micro:bit) CreateAI ، سترى أننا نقدم لك بعض عينات البيانات لتمرين و لا تمرين:
exercising
not exercising
ستقوم بإضافة عينات الحركة الخاصة بك باستخدام مستشعر الحركة في جهاز micro:bit، أو مقياس التسارع.
في إنشاء المايكروبيت (micro:bit) ، انقر على زر 'اتصال' لربط جهاز جمع البيانات الخاص بك واتبع التعليمات.
إرفاق جمع البيانات المايكروبيت (micro:bit) إلى معصمك. تحديد بعض الإجراءات التي غالباً ما تكون جزءاً من التمارين مثل الركض على الفور، أو القفز النجمي، أو المشي. انقر فوق الإجراء الأول، "تمرين" وانقر فوق "تسجيل" لتسجيل عينات البيانات الخاصة بك. إذا ارتكبت خطأ، يمكنك حذف أي عينات لا تريدها. يمكنك أيضًا الضغط على الزر B على المايكروبيت (micro:bit) لبدء التسجيل.
قم بنفس الشيء بالنسبة لفعل "لا تمرين" للتأكد من جمع العينات في اتجاهات مختلفة.
فحص عينات البيانات: هل تبدو كل عينات "تمرين" وكأنك تتحرك؟ هل تبدو كل عينات "لا تمرين" وكأنك مازلت؟
تدريب واختبار النموذج
انقر فوق زر "نموذج التدريب" لتدريب النموذج، ثم اختباره. حاول التحرك لمعرفة ما إذا كان "التمارين" يظهر كالإجراء التقديري. ابقَ ثابتًا وانظر ما إذا كان الجهاز سيُقدِّر أنك «لا تمارس أي نشاط بدني». أعطِ جهاز micro:bit الخاص بك لشخص آخر ليرتديه وانظر ما إذا كان يعمل بنفس الكفاءة معه.
تحسين النموذج الخاص بك
ويمكن تحسين معظم النماذج بمزيد من البيانات. إذا كان النموذج بحاجة إلى تحسين للتعرف على الإجراءات الخاصة بك، انقر على "→ تحرير عينات البيانات".
يمكنك حذف أي عينات من البيانات التي تعتقد أنها غير مناسبة (لأنها تبدو مختلفة تماما عن العينات الأخرى لنفس الإجراء) أو إضافة المزيد من العينات من نفسك ومن أشخاص آخرين.
قم بتدريب النموذج مرة أخرى، واختباره مرة أخرى.
ضع النموذج والكود على المايكروبيت (micro:bit) الخاص بك
في إنشاء المايكروبيت (micro:bit) انقر على "تحرير في MakeCode" لمشاهدة كود المشروع في محرر MakeCode
يمكنك تعديل التعليمات البرمجية كما يمكنك في أي مشروع مايكروبيت (micro:bit) MakeCode، أو فقط تجربتها كما هي. إرفاق مايكروبيت (micro:bit) باستخدام كابل بيانات USB، انقر فوق زر "تنزيل" في شاشة MakeCode واتبع التعليمات لنقل نموذج AI الخاص بك وكتل التعليمات البرمجية إلى مايكروبيت (micro:bit). فك توصيل المايكروبيت (micro:bit) ، ارفق حزمة البطارية ، ارتدائها واختبارها.
- اضغط على الزر A لمعرفة عدد الثواني التي تمارسها
- اضغط على الزر B لمعرفة عدد الثواني التي لم تقم بتدريبها.
- إعادة تعيين المؤقت بالضغط على زر إعادة التعيين على الجزء الخلفي من المايكروبيت (micro:bit)، أو قطع الاتصال وإعادة توصيل حزمة البطارية.
كيف تمنع التعليمات البرمجية العمل
تستخدم التعليمات البرمجية متغيرين لتتبع المدة التي كنت تمارسها ولا تمارسها. عند تشغيل البرنامج أولاً يقوم بتعيين متغيرات المؤقت هذه إلى 0.
يتم تشغيل الكتل البرمجية "ML... بدء" عندما يقرر نموذج ML أنك بدأت في التمارين أو عدم التمارين. تظهر أيقونات مختلفة على شاشة LED للمايكروبيت (micro:bit) اعتماداً على الإجراء الذي قدّر أنك تقوم به.
يتم تشغيل البلوكات "ML... إيقاف" عندما يقرر نموذج ML أنك قد أنهيت إجراء ما. الكود داخل كل كتلة يمسح الشاشة ويضيف مدة الإجراء الذي انتهى للتو إلى المتغير الذي يخزن الوقت الإجمالي لكل إجراء.
الكتل البرمجية "الزر... مضغوطة" تحتوي على تعليمة برمجية لعرض المتغيرات التي تظهر إجمالي الوقت الذي كنت تمارسه وليس تمرينا. عدد المؤقت بالمللي ثانية (آلاف الثواني) بحيث يتم تقسيم الرقم المعروض على 1000 لإظهار مجموع المدة في الثواني.
التقييم
ما مدى دقة ذلك في قياس المدة التي كنت تمارسها أو تمارسها؟ هل يصلح بنفس القدر بالنسبة لأشخاص مختلفين؟
اختبار ما إذا كان رمز المؤقت يعمل بشكل جيد مع النموذج في ثلاث خطوات سهلة:
- اضغط على زر إعادة التعيين.
- تمرين لمدة 30 ثانية.
- اضغط على الزر A. يجب أن ترى رقماً قريباً من 30 تمرير عبر العرض.
- إذا كنت ترغب في تحسين النموذج، فانقر على السهم الموجود في أعلى يسار محرر MakeCode لإضافة المزيد من عينات البيانات وإعادة تدريب النموذج.
قارن بين مؤقت التمارين «Simple AI» ومشروع «عداد الخطوات» الذي لا يستخدم التعلم الآلي (ML):
- كيف يمكن استخدام ML إنشاء مشروع أكثر فائدة؟
- هل تحتاج AI / ML دائماً إلى تنفيذ مشاريع مفيدة؟
الخطوة 3: تمديدها
- استكشاف إضافة كتل التعليمات البرمجية التي تظهر '؟' عندما لا يتمكن النموذج من تحديد الإجراء الخاص بك.
- إضافة كتل صوتية لإعطاء ملاحظات صوتية عند التمرين أو عدم التمارين.
- جرب مشروع AI لتوقيت النشاط لتدريب المايكروبيت (micro:bit) على الكشف عن التمارين أو الأنشطة المحددة زمنيا.
