我們透過Google Teachable Machine,訓練系統能認知不同的影像或動作,令AI準確地辨識,以作出不同的反應。如辨認到蘋果影像,可在LCD顯示屏出現APPLE字樣。
以戶口登入Google,並到 https://teachablemachine.withgoogle.com/
根據系統需要,使用 Image Project (分析影像)、Audio Project(分析聲音)、Pose Project(分析姿勢)
新增不同的類別 (Class),建議其中一個類別為空白,以免系統在沒有影像、姿勢時,錯誤判斷
每個類別必須提供多個影像,可由WebCam直接取得影像,或在網絡上搜尋大量相片,如10張"貓"的相片,10張"牛"的相片,10張"豬"的相片,10張"其他動物"的相片 (空白類別)
訓練系統
匯出結果並以連結存取
選擇 Starter Micro:bit Code,製作你的micro:bit程式
選擇 Connect Your Micro:bit to AI!,並貼上連結
進行測試
以戶口登入Google,並到 https://teachablemachine.withgoogle.com/
2. 根據系統需要,使用 Image Project (分析影像)、Audio Project(分析聲音)、Pose Project(分析姿勢)
3. 新增不同的類別 (Class),建議其中一個類別為空白(Blank),以免系統在沒有影像、姿勢時,錯誤判斷
4. 每個類別必須提供多個影像,可由WebCam直接取得影像,或在網絡上搜尋大量相片,如10張"貓"的相片,10張"牛"的相片,10張"豬"的相片,10張"其他動物"的相片 (空白類別)
5. 訓練系統
6. 匯出結果並以連結存取
7. 到 https://makeairobots.com/ 平台
8. 選擇 Starter Micro:bit Code,製作你的micro:bit程式
9. 選擇 Connect Your Micro:bit to AI!,並貼上連結