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Progetto di Machine Learning: "il Marconi di Siderno, spiega l'intelligenza artificiale ai ragazzi delle medie"!
Progetto di Machine Learning: "il Marconi di Siderno, spiega l'intelligenza artificiale ai ragazzi delle medie"!
FASI del progetto condotto dai ragazzi del IIS Marconi di Siderno nell'ambito del DM 65 con i professori Mauro Sabella, Rosario Sanci e Silvia Schiavello in collaborazione con Impara Digitale .
FASI del progetto condotto dai ragazzi del IIS Marconi di Siderno nell'ambito del DM 65 con i professori Mauro Sabella, Rosario Sanci e Silvia Schiavello in collaborazione con Impara Digitale .
Fase 1: Imparare con MachineLearningforkids
I ragazzi saranno i protagonisti dell'apprendimento automatico, utilizzando l'app MachineLearningforkids. In questa fase, si cimenteranno in:
Addestramento di una macchina: I ragazzi attraverso un'app dedicata realizzeranno un lavoro di Machine Learning che potranno spiegare ai più piccoli.
Impara e testa: Con la stessa app i ragazzi potranno testare la macchina dopo averla addestrata per capire come il risultato è sempre la sintesi di un dato probabilistico.
Programma: i dati inseriti nel progetto saranno trasformati in blocchi di programmazione integrati in scratch 3.0
Fase 2: Volare oltre le barriere linguistiche
I ragazzi produrranno dei tutorial che saranno tradotti e doppiati in diverse lingue del mondo, grazie all'intelligenza artificiale. In questo modo, il progetto:
Abbatterà le barriere linguistiche: Raggiungerà un pubblico più ampio e permetterà a bambini di tutto il mondo di imparare divertendosi.
Promuoverà l'inclusione: Offrirà a tutti la possibilità di accedere a conoscenze preziose nel campo dell'apprendimento automatico.
Machine Learning for Kids è un sito web che offre un'introduzione interattiva e coinvolgente all'apprendimento automatico per bambini. Il sito web utilizza una varietà di tecnologie per creare un'esperienza di apprendimento divertente e stimolante.
Tecnologie utilizzate
Le principali tecnologie utilizzate da Machine Learning for Kids sono:
JavaScript: Il linguaggio di programmazione utilizzato per creare il sito web e le sue interazioni.
TensorFlow.js: Una libreria JavaScript per l'apprendimento automatico.
Modelli di apprendimento automatico pre-addestrati: Modelli già creati e pronti per essere utilizzati.
Scratch: Un linguaggio di programmazione visuale per bambini.
Come funziona
Quando si utilizza Machine Learning for Kids, si interagisce con una serie di attività e giochi. Queste attività sono progettate per insegnare i concetti di base dell'apprendimento automatico, come la classificazione, la regressione e l'apprendimento per rinforzo.
Esempio di attività
Un'attività popolare su Machine Learning for Kids è "Riconoscimento di animali". In questa attività, si insegna al computer a riconoscere diverse specie di animali. Per fare questo, si forniscono al computer una serie di immagini di animali e si etichetta ciascuna immagine con il nome dell'animale. Il computer utilizza quindi queste informazioni per imparare a riconoscere le diverse specie di animali.
Tecnicamente, cosa accade
Quando si fornisce al computer un'immagine di un animale, il computer utilizza una serie di algoritmi per estrarre caratteristiche dall'immagine. Queste caratteristiche includono cose come il colore, la forma e la consistenza dell'immagine. Il computer utilizza quindi queste caratteristiche per classificare l'immagine in una delle specie di animali che ha imparato a riconoscere.
Conclusione
Machine Learning for Kids è un ottimo modo per introdurre i bambini ai concetti di base dell'apprendimento automatico. Il sito web utilizza una varietà di tecnologie per creare un'esperienza di apprendimento divertente e stimolante.
AI con scratch
AI con scratch
AI con scratch
AI con scratch
captions.ai
captions.ai
dopo aver prodotto dei tutorial nella lingua madre ogni video verrà doppiato con questa app per renderlo accessibili a ragazzi di varie nazioni e città.
I sottotitoli generati dall'app Captions sono solitamente accurati e comprensibili, ma possono contenere errori. È sempre consigliabile ricontrollare i sottotitoli prima di pubblicarli.
L'app Captions supporta oltre 100 lingue, tra cui le principali lingue europee, asiatiche e americane. È inoltre possibile utilizzare l'app per tradurre video in lingue meno comuni, come il cinese, il giapponese e l'arabo.
L'app Captions è un ottimo strumento per coloro che desiderano rendere i loro video accessibili a un pubblico più ampio. È facile da usare e offre una varietà di funzioni utili, come la possibilità di regolare la posizione e la dimensione dei sottotitoli, aggiungere didascalie e sincronizzare i sottotitoli con l'audio del video.
Vediamo i lavori dei ragazzi:
Vediamo i lavori dei ragazzi:
FILM
FILM
Rao Rocco Salvatore, Martino Salvatore, Iervasi Felice Rocco
FILM
FILM
Rao Rocco Salvatore, Martino Salvatore, Iervasi Felice Rocco
Machine Learning for Kids, gioca con Film e tanto altro!
Machine Learning for Kids, gioca con Film e tanto altro!
È un sito web fantastico che ti permette di giocare con l'intelligenza artificiale (IA) in modo divertente e interattivo.
Come funziona?
Scegli un gioco: Pensa a qualcosa che ti piace, come indovinare animali o film.
Crea le regole: Usa delle etichette per definire le caratteristiche del tuo gioco (esempio: “Harry Potter” appartiene al genere “fantasy”).
Insegna al tuo robot: Trova esempi che seguono le tue regole (esempio: titoli di film).
Metti alla prova il tuo robot: Fai giocare il tuo robot con nuovi esempi e vedi se indovina correttamente!
Cosa puoi fare con Scratch?
· Crea giochi di intelligenza artificiale: Riconosci il film, chiedendo che film è, e molti altri ancora!
· Impara a programmare in modo divertente: Scratch è un modo fantastico per iniziare a imparare a programmare.
· Sviluppa il tuo pensiero creativo: Imparerai a risolvere problemi e trovare nuove idee.
· Sii creativo: Non limitarti ai progetti proposti, inventa i tuoi!
Perché è fantastico?
· Imparerai l'IA divertendoti: Niente lezioni noiose, solo giochi!
· Svilupperai il tuo pensiero creativo: Imparerai a risolvere problemi e trovare nuove idee.
· Potrai creare cose fantastiche: Sorprendi tutti con i tuoi progetti di IA!
· È facile da usare: Non serve essere esperti di computer!
Dove posso iniziare?
Visita il sito web: Machine Learning For Kids: https://machinelearningforkids.co.uk/
Unisciti alla community: Entra a far parte di un gruppo online di appassionati di IA e ML per ricevere consigli e aiuto.
Pronto a scatenare il tuo superpotere di IA?
Con Machine Learning For Kids, l'unico limite è la tua immaginazione! Esplora il mondo dell'intelligenza artificiale e crea cose fantastiche.
Ricorda:
· Non aver paura di sbagliare: L'errore fa parte del processo di apprendimento.
· Sii creativo: Non limitarti ai progetti proposti, inventa i tuoi!
· Divertiti: Imparare l'IA dovrebbe essere un'esperienza entusiasmante!
In bocca al lupo!
Maskinlæring for barn, lek med filmer og mye mer! (norvegese)
Maskinlæring for barn, lek med filmer og mye mer! (norvegese)
Maskinlæring for barn: Lær kunstig intelligens på en morsom måte!
Det er en fantastisk nettside som lar deg leke med kunstig intelligens (AI) på en morsom og interaktiv måte.
Hvordan virker det?
Velg et spill: Tenk på noe du liker, som å gjette dyr eller filmer.
Lag reglene: Bruk etiketter for å definere egenskapene til spillet ditt (eksempel: «Harry Potter» tilhører «fantasy»-sjangeren).
Lær roboten din: Finn eksempler som følger reglene dine (eksempel: filmtitler).
Test roboten din: La roboten leke med nye eksempler og se om den gjetter riktig!
Hva kan du gjøre med Scratch?
· Lag AI-spill: Gjenkjenne filmen, spør hvilken film det er, og mange flere!
· Lær å kode på en morsom måte: Scratch er en fantastisk måte å begynne å lære å kode på.
· Utvikle din kreative tenkning: Du vil lære å løse problemer og finne nye ideer.
· Vær kreativ: Ikke begrens deg til de foreslåtte prosjektene, finn opp dine egne!
Hvorfor er det flott?
· Du vil lære AI mens du har det gøy: Ingen kjedelige leksjoner, bare spill!
· Du vil utvikle din kreative tenkning: Du vil lære å løse problemer og finne nye ideer.
· Du vil kunne lage fantastiske ting: Overrask alle med AI-prosjektene dine!
· Det er enkelt å bruke: Du trenger ikke å være dataekspert!
Hvor kan jeg begynne?
Besøk nettstedet: Machine Learning For Kids: https://machinelearningforkids.co.uk/
Bli med i fellesskapet: Bli med i en nettbasert gruppe av AI- og ML-entusiaster for råd og hjelp.
Klar til å slippe løs AI-superkraften din?
Med maskinlæring for barn er det bare fantasien som setter grenser! Utforsk verden av kunstig intelligens og skap fantastiske ting.
Huske:
· Ikke vær redd for å gjøre feil: Å gjøre feil er en del av læringsprosessen.
· Vær kreativ: Ikke begrens deg til de foreslåtte prosjektene, finn opp dine egne!
· Ha det gøy: Å lære AI skal være en spennende opplevelse!
Lykke til!
GIOCHI D'AZZARDO E GIOCHI DA TAVOLA
GIOCHI D'AZZARDO E GIOCHI DA TAVOLA
Jiritano Ofelia, Ientile Federica, Ruso Francesca, Jeraci Serena
АЗАРТНЫЕ И НАСТОЛЬНЫЕ ИГ3РЫ (RUSSO)
Jiritano Ofelia, Ientile Federica, Ruso Francesca, Jeraci Serena
GIOCHI D'AZZARDO E GIOCHI DA TAVOLA
GIOCHI D'AZZARDO E GIOCHI DA TAVOLA
Il nostro programma associa i giochi alla categoria, questo funziona in diversi passaggi:
1. Raccolta dati:
Il programma viene alimentato con un set di dati di giochi già categorizzati. Questi dati possono includere informazioni come il nome del gioco.
2. Addestramento del modello:
Il programma utilizza un algoritmo di machine learning per analizzare i dati e imparare a classificare i giochi in base al loro nome.
3. Valutazione del modello:
Il modello viene testato su un set di dati di giochi non categorizzati per valutare la sua accuratezza. L'accuratezza viene misurata in base alla percentuale di giochi correttamente classificati.
4. Predizione di categorie:
Il modello viene utilizzato attraverso scratch per capire a quale categoria appartengono i diversi giochi.
АЗАРТНЫЕ И НАСТОЛЬНЫЕ ИГ3РЫ (RUSSO)
Наша программа связывает игры с категорией, это работает в несколько шагов:
1. Сбор данных:
В программу поступает набор данных игр, которые уже распределены по категориям. Эти данные могут включать в себя такую информацию, как название игры.
2. Модельное обучение:
Программа использует алгоритм машинного обучения, чтобы проанализировать данные и научиться ранжировать игры на основе их названия.
3. Оценка модели:
Модель тестируется на наборе данных без игр
4. Прогноз категории:
Модель используется с нуля, чтобы понять, к какой категории относятся различные игры.
COSMETICI
COSMETICI
Giada Mescuso, Benedetta Trichilo, Fortunata Stilo, Mariagrazia Sansalone Femia
COSMÉTICOS (SPAGNOLO)
COSMÉTICOS (SPAGNOLO)
Giada Mescuso, Benedetta Trichilo, Fortunata Stilo, Mariagrazia Sansalone Femia
COSMETICI: Non solo bellezza, ma anche benessere, consapevolezza e stile di vita.
COSMETICI: Non solo bellezza, ma anche benessere, consapevolezza e stile di vita.
I cosmetici sono un mondo affascinante che ci accompagna da millenni. Il loro scopo è sempre stato lo stesso: esaltare la bellezza e la cura del corpo. Creme, sieri, lozioni, fondotinta, rossetti, smalti... la varietà di prodotti disponibili è vastissima e in continua evoluzione. Ognuno di essi ha una specifica funzione, che si tratti di detergere, idratare, proteggere, correggere o semplicemente decorare.
La scelta del cosmetico giusto è un viaggio di scoperta, che richiede di conoscere le proprie esigenze e caratteristiche individuali. La pelle, i capelli, le unghie: ogni parte del corpo ha bisogno di cure specifiche e delicate.
Per addestrare la macchina che usufruisce dell’intelligenza artificiale, abbiamo utilizzato l’applicazione “Machine Learning for Kids”; entrando in quest’ultima abbiamo avviato il progetto inserendo i dati di apprendimento automatico. Successivamente apportiamo un titolo (cosmetici), suddivisi in tre sezioni:
1. Addestramento, si occupa di realizzare le tabelle destinate a raccogliere i dati;
2. Impara & testa, analizza e verifica il riconoscimento dei dati;
3. Programma, attraverso l’app “Scratch 3” abbiamo creato l’algoritmo composto dai dati, andiamo a verificare in quale tipologia appartiene il singolo cosmetico.
COSMÉTICOS:No solo belleza, sino también bienestar, conciencia y estilo de vida.
COSMÉTICOS:No solo belleza, sino también bienestar, conciencia y estilo de vida.
Los cosméticos son un mundo fascinante que ha estado con nosotros durante milenios. Su propósito siempre ha sido el mismo: realzar la belleza y el cuidado del cuerpo. Cremas, sérums, lociones, bases de maquillaje, pintalabios, esmaltes de uñas... La variedad de productos disponibles es amplia y está en constante evolución. Cada uno de ellos tiene una función específica, ya sea limpiar, hidratar, proteger, corregir o simplemente decorar.
Elegir el cosmético adecuado es un viaje de descubrimiento, que requiere que conozcas necesidades y características individuales. Piel, cabello, uñas: cada parte del cuerpo necesita un cuidado específico y delicado.
Para entrenar la máquina que utiliza inteligencia artificial, utilizamos la aplicación "Machine Learning for Kids"; Al ingresar a este último, comenzamos el proyecto insertando datos de aprendizaje automático. A continuación, añadimos un título (cosméticos), dividido en tres secciones:
1. Formación, se encarga de realizar tablas destinadas a la recogida de datos;
2. Aprender y probar, analizar y verificar el reconocimiento de datos;
3. Programa, a través de la aplicación "Scratch 3" hemos creado el algoritmo compuesto por los datos, comprobemos a qué tipo pertenece el cosmético individual.
CANTANTI
CANTANTI
Angelo Figliomeni, Lucia Alessi e Simone Squillace
CANTORES (Portoghese)
CANTORES (Portoghese)
Angelo Figliomeni, Lucia Alessi e Simone Squillace
CANTANTI
CANTANTI
Come funziona il machine learning per associare i cantanti a una categoria
Il machine learning è un ramo dell'intelligenza artificiale che permette ai computer di imparare autonomamente da dati ed esperienze, senza essere esplicitamente programmati. In questo caso, un programma che associa i cantanti a una categoria utilizza un algoritmo di machine learning per analizzare diverse caratteristiche vocali e musicali.
Ecco i passi principali:
1. Raccolta dati:
Vengono raccolte registrazioni audio di cantanti di diverse categorie (es. pop, rock, opera).
Le registrazioni vengono analizzate per estrarre caratteristiche come:
Tono
Timbro
Melisma
Ritmo
Strumentazione
Struttura della canzone
2. Estrazione di caratteristiche:
Algoritmi di machine learning come l'analisi spettrale e il deep learning vengono utilizzati per estrarre caratteristiche significative dalle registrazioni audio.
Le caratteristiche estratte possono includere:
Coefficienti di Mel-Frequency Cepstral (MFCC)
Spettrogrammi
Vettori di attivazione di reti neurali profonde
3. Addestramento del modello:
I dati estratti vengono utilizzati per addestrare un modello di machine learning.
Il modello impara a identificare le relazioni tra le caratteristiche vocali e musicali e la categoria del cantante.
Algoritmi di apprendimento automatico comunemente usati includono:
Support Vector Machines (SVM)
K-Nearest Neighbors (KNN)
Reti neurali artificiali (ANN)
4. Classificazione dei cantanti:
Vengono acquisite nuove registrazioni audio di cantanti di cui si vuole conoscere la categoria.
Le caratteristiche vocali e musicali di queste nuove registrazioni vengono estratte e utilizzate dal modello per classificare i cantanti in una delle categorie predefinite.
CANTORES (Portoghese)
CANTORES (Portoghese)
Como funciona o aprendizado de máquina para associar cantores a uma categoria
O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial que permite que os computadores aprendam de forma autônoma a partir de dados e experiências, sem serem explicitamente programados. Nesse caso, um programa que associa cantores a uma categoria utiliza um algoritmo de aprendizado de máquina para analisar diferentes características vocais e musicais.
Aqui estão as etapas principais:
1. Coleta de dados:
São coletadas gravações de áudio de cantores de diferentes categorias (por exemplo, pop, rock, ópera).
As gravações são analisadas para extrair recursos como:
Tom
Carimbo
Melisma
Ritmo
Instrumentação
Estrutura da música
2. Extração de recursos:
Algoritmos de aprendizado de máquina, como análise espectral e aprendizado profundo, são usados para extrair recursos significativos de gravações de áudio.
Os recursos extraídos podem incluir:
Coeficientes Cepstrais de Frequência Mel (MFCC)
Espectrogramas
Vetores de ativação de redes neurais profundas
3. Treinamento de modelo:
Os dados extraídos são usados para treinar um modelo de aprendizado de máquina.
O modelo aprende a identificar relações entre características vocais e musicais e categoria do cantor.
Algoritmos de aprendizado de máquina comumente usados incluem:
Máquinas de vetores de suporte (SVM)
K-vizinhos mais próximos (KNN)
Redes Neurais Artificiais (RNA)
4. Classificação dos cantores:
São adquiridas novas gravações de áudio de cantores cuja categoria você deseja conhecer.
As características vocais e musicais dessas novas gravações são extraídas e utilizadas pelo modelo para classificar os cantores em uma das categorias predefinidas.
CONTINENTI
CONTINENTI
Aloi Martina - Galea Maria Chiara
대륙(coreano)
대륙(coreano)
Aloi Martina - Galea Maria Chiara
CONTINENTI
CONTINENTI
Oggi creeremo insieme un progetto su Scratch chiamato "CONTINENTI" utilizzando il machine learning!
· Accediamo al sito "Machine Learning for Kids" e creiamo un nuovo progetto chiamato "CONTINENTI".
· Selezioniamo "Addestramento" e creiamo etichette per Asia, Africa, America, Europa e Oceania.
· Inseriamo i dati relativi ai continenti manualmente o caricando un file di testo.
· Passiamo all'opzione "Impara e testa" per addestrare il modello di machine learning.
· Selezioniamo "Programma" e scegliamo "Scratch" come piattaforma di sviluppo.
· Utilizziamo il modello addestrato per creare un gioco su Scratch che permetta di esplorare e imparare sui continenti
Esplorare i continenti attraverso il machine learning ci consente di introdurre a concetti geografici, culturali e scientifici in modo coinvolgente e divertente.
대륙(coreano)
대륙(coreano)
오늘은 기계 학습을 활용하여 스크래치 프로젝트인 "대륙"을 함께 만들어 보겠습니다!
- "Machine Learning for Kids" 사이트에 로그인하여 "대륙"이라는 새로운 프로젝트를 만듭니다.
- "훈련"을 선택하고 아시아, 아프리카, 아메리카, 유럽 및 오세아니아에 대한 레이블을 만듭니다.
- 각 대륙에 대한 데이터를 수동으로 입력하거나 텍스트 파일을 업로드하여 입력합니다.
- "학습 및 테스트" 옵션으로 이동하여 기계 학습 모델을 훈련합니다.
- "프로그램"을 선택하고 개발 플랫폼으로 "스크래치"를 선택합니다.
- 훈련된 모델을 사용하여 대륙에 대해 탐색하고 학습할 수 있는 스크래치 게임을 만듭니다.
대륙을 기계 학습을 통해 탐험함으로써 우리는 지리적, 문화적, 과학적 개념을 매력적이고 재미있게 소개할 수 있습니다.
SPORT
SPORT
Chloè Bolognino, Carmen Garreffa, Francesco Scarfò, Francesco Macrì
URHEILU (SUOMI)
Chloè Bolognino, Carmen Garreffa, Francesco Scarfò, Francesco Macrì
SPORT
SPORT
Oggi abbiamo creato un progetto su scratch utilizzando una piattaforma chiamata "Machine Learning For Kids":
Oggi abbiamo creato un progetto su scratch utilizzando una piattaforma chiamata "Machine Learning For Kids":
1) Accediamo al sito "Machine Learning For Kids" e creiamo un progetto chiamato "SPORT";
2)Inseriamo i dati nella piattaforma e successivamente li addestriamo con un algoritmo utilizzato da Machine Learning ;
3)Facciamo una prova dei dati e li convertiamo in scratch ;
4)Cominciamo a programmare il nostro progetto e facciamo in modo che un personaggio interagisca con noi ponendoci delle domande;
5)Abbiamo così creato il nostro gioco dove ci sarà un vero e proprio dialogo con un personaggio a nostra scelta.
DATABASE (English)
DATABASE (English)
Kaur Yuvdeep, Panetta Sonia, Macrì Samuela, Zappia Rosella
DATABASE (doppiato captions)
DATABASE (doppiato captions)
Kaur Yuvdeep, Panetta Sonia, Macrì Samuela, Zappia Rosella
DATABASE
DATABASE
<< In this video we learn how to create a project on databases with Scratch using MachineLearningForKids. >>
<< In this video we learn how to create a project on databases with Scratch using MachineLearningForKids. >>
(1)We access the MachineLearningForKids site and create the project called Database , after we select Training and we create two labels Relational model and E/R model.
(1)We access the MachineLearningForKids site and create the project called Database , after we select Training and we create two labels Relational model and E/R model.
(2)Then we enter the data related to the two models we switch to the Learn & Test option and we train the MachineLearning model.
(2)Then we enter the data related to the two models we switch to the Learn & Test option and we train the MachineLearning model.
(3)At last we will select program and choose Scratch as the platform, we enter Scratch and create the project.
(3)At last we will select program and choose Scratch as the platform, we enter Scratch and create the project.
DATABASE (captions)
DATABASE (captions)
<< In questo video impariamo come creare un progetto su database con Scratch utilizzando MachineLearningForKids. >>
<< In questo video impariamo come creare un progetto su database con Scratch utilizzando MachineLearningForKids. >>
(1) Accediamo al sito MachineLearningForKids e creiamo il progetto chiamato Database, dopo aver selezionato Training e creato due etichette Modello Relationale e Modello E/R.
(1) Accediamo al sito MachineLearningForKids e creiamo il progetto chiamato Database, dopo aver selezionato Training e creato due etichette Modello Relationale e Modello E/R.
(2) Quindi inseriamo i dati relativi ai due modelli, passiamo all'opzione Learn & Test e addestriamo il modello MachineLearning.
(2) Quindi inseriamo i dati relativi ai due modelli, passiamo all'opzione Learn & Test e addestriamo il modello MachineLearning.
(3) Alla fine selezioneremo il programma e sceglieremo Scratch come piattaforma, entriamo in Scratch e crea il progetto.
(3) Alla fine selezioneremo il programma e sceglieremo Scratch come piattaforma, entriamo in Scratch e crea il progetto.
I Ruoli Del Calcio
I Ruoli Del Calcio
Fazzari Nicola, Meleca Emanuele,Fazzari Giuseppe
Futbola lomas (Lettone)
Futbola lomas (Lettone)
Fazzari Nicola, Meleca Emanuele,Fazzari Giuseppe
I Ruoli Del Calcio
I Ruoli Del Calcio
أدوار كرة القدم
أدوار كرة القدم
Futbolo vaidmenys
Futbolo vaidmenys
Labas rytas, šiandien pristatysime jums mūsų projektą, įgyvendintą dirbtinio intelekto, mašininio mokymosi vaikams ir „scratch 3.0“ dėka. Pagrindiniu veikėju pasirinkome futbolą, kurdami lenteles su žaidėjų vaidmenimis ir įvairiais laukeliais, į kuriuos įterpdavome kiekvieno žaidėjo vardą. Norėdami visa tai sukurti, panaudojome mašininį mokymąsi vaikams, kurių 3 etapai turime užbaigtą projektą, kuriame galime smagiai su juo žaisti. Trys fazės yra:
1. Mokymas
2. Mokykitės ir išbandykite
3. Programa Labas rytas šiandien pristatysime mūsų projektą, vykdomą dėka dirbtinio intelekto, mašininio mokymosi vaikams ir scratch 3.0. Pagrindiniu veikėju pasirinkome futbolą, kurdami lenteles su žaidėjų vaidmenimis ir įvairiais laukeliais, į kuriuos įterpdavome kiekvieno žaidėjo vardą. Norėdami visa tai sukurti, panaudojome mašininį mokymąsi vaikams, kurių 3 etapai turime užbaigtą projektą, kuriame galime smagiai su juo žaisti. Trys fazės yra:
1. Mokymas
2. Mokykitės ir išbandykite
3. Programa
„Scratch“ projektas: „CalciAItore“ Įsivaizduokite interaktyvų žaidimą „Scratch“, kuriame dirbtinis intelektas atskleidžia futbolininko vaidmenį vien jo vardu. Vartotojas įveda pavadinimą, o AI, analizuodamas duomenis ir charakteristikas, nustato labiausiai tikėtiną vaidmenį. Žaidėjo vaizdas ir jo padėtis aikštelėje užbaigia patirtį.
Mokydamasis vaidmenų ir lavindamas problemų sprendimo bei logikos įgūdžius, „CalciAItore“ leidžia mokytis futbolo smagiai ir interaktyviai.
Technologijos:
Nubrėžti
Dirbtinis intelektas
Futbolininkų duomenų bazė
Plėtiniai:
Sunkumo lygiai
Balų sistema
Duomenų bazės pritaikymas
Išvada:
„CalciAItore“ yra pavyzdys, kaip „Scratch“ ir AI gali sujungti žaidimą ir mokymąsi, supažindindami vaikus su futbolo ir dirbtinio intelekto pasauliu.
I Ruoli Del Calcio
I Ruoli Del Calcio
Buongiorno oggi vi presenteremo il nostro progetto svolto grazie all’intelligenza artificiale, machine learning for kids e scratch 3.0. Noi abbiamo scelto come protagonista il calcio, dove creando delle tabelle con i ruoli dei calciatori e in essa vari campi dove abbiamo inserito il nome di ogni calciatore. Per creare tutto ciò abbiamo utilizzato machine learning for kids dove con 3 fasi abbiamo il progetto finito dove ci possiamo divertire a giocarci un po'. Le tre fasi sono:
1. Addestramento
2. Impara & Testa
3. ProgrammaBuongiorno oggi vi presenteremo il nostro progetto svolto grazie all’intelligenza artificiale, machine learning for kids e scratch 3.0. Noi abbiamo scelto come protagonista il calcio, dove creando delle tabelle con i ruoli dei calciatori e in essa vari campi dove abbiamo inserito il nome di ogni calciatore. Per creare tutto ciò abbiamo utilizzato machine learning for kids dove con 3 fasi abbiamo il progetto finito dove ci possiamo divertire a giocarci un po'. Le tre fasi sono:
1. Addestramento
2. Impara & Testa
3. Programma
Progetto Scratch: "CalciAItore" Immagina un gioco interattivo in Scratch dove l'intelligenza artificiale svela il ruolo di un calciatore solo dal suo nome. L'utente inserisce il nome e l'AI, analizzando dati e caratteristiche, determina il ruolo più probabile. Un'immagine del calciatore e la sua posizione in campo completano l'esperienza.
Imparando sui ruoli e sviluppando abilità di problem solving e logica, "CalciAItore" rende l'apprendimento del calcio divertente e interattivo.
Tecnologie:
Scratch
Intelligenza artificiale
Database di calciatori
Estensioni:
Livelli di difficoltà
Sistema di punteggio
Personalizzazione del database
Conclusione:
"CalciAItore" è un esempio di come Scratch e l'AI possono unire gioco e apprendimento, introducendo i ragazzi al mondo del calcio e all'intelligenza artificiale.
أدوار كرة القدم
أدوار كرة القدم
صباح الخير، اليوم سنقدم لكم مشروعنا الذي تم تنفيذه بفضل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للأطفال وScratch 3.0. اخترنا كرة القدم لتكون بطل الرواية، وقمنا بإنشاء جداول بأدوار اللاعبين ومجالات مختلفة أدخلنا فيها اسم كل لاعب. لإنشاء كل هذا استخدمنا التعلم الآلي للأطفال حيث حصلنا على المشروع النهائي من خلال 3 مراحل حيث يمكننا الاستمتاع باللعب به قليلاً. المراحل الثلاث هي:
1. التدريب
2. التعلم والاختبار
3. برنامج صباح الخير اليوم سنقدم مشروعنا الذي تم تنفيذه بفضل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للأطفال وScratch 3.0. اخترنا كرة القدم لتكون بطل الرواية، وقمنا بإنشاء جداول بأدوار اللاعبين ومجالات مختلفة أدخلنا فيها اسم كل لاعب. لإنشاء كل هذا استخدمنا التعلم الآلي للأطفال حيث حصلنا على المشروع النهائي من خلال 3 مراحل حيث يمكننا الاستمتاع باللعب به قليلاً. المراحل الثلاث هي:
1. التدريب
2. التعلم والاختبار
3. البرنامج
مشروع سكراتش: "CalciAItore" تخيل لعبة تفاعلية في سكراتش حيث يكشف الذكاء الاصطناعي دور لاعب كرة القدم من خلال اسمه فقط. يقوم المستخدم بإدخال الاسم ويقوم الذكاء الاصطناعي، بتحليل البيانات والخصائص، بتحديد الدور الأكثر احتمالاً. صورة اللاعب وموقعه على أرض الملعب تكمل التجربة.
من خلال التعرف على الأدوار وتطوير مهارات حل المشكلات والمنطق، يجعل "CalciAItore" تعلم كرة القدم ممتعًا وتفاعليًا.
التقنيات:
يخدش
الذكاء الاصطناعي
قاعدة بيانات لاعبي كرة القدم
الامتدادات:
مستويات الصعوبة
نظام التسجيل
تخصيص قاعدة البيانات
خاتمة:
يعد "CalciAItore" مثالاً على كيفية قيام Scratch وAI بالجمع بين اللعب والتعلم، وتعريف
Comunicazione di Garanzia
Comunicazione di Garanzia
Prodotti didattici con intelligenza artificiale
Gentile Utente,
la informiamo che i prodotti presenti su questa pagina web sono stati realizzati al solo scopo didattico. Essi rappresentano un primo approccio all'uso dell'intelligenza artificiale (IA) nella didattica in modo consapevole.
Scopo e limiti
Lo scopo di questi prodotti è di fornire agli utenti un ambiente sicuro e controllato per sperimentare le potenzialità dell'IA in ambito didattico. È importante sottolineare che i prodotti sono ancora in fase di sviluppo e potrebbero presentare errori o imprecisioni.
Errori e imprecisioni
Ci scusiamo in anticipo per eventuali errori o imprecisioni che potrebbero verificarsi durante l'utilizzo dei prodotti. Vi preghiamo di segnalarci qualsiasi problema riscontrato in modo da poterlo risolvere il prima possibile.
Utilizzo responsabile
L'utilizzo dei prodotti è gratuito e soggetto ai termini e condizioni d'uso del sito web. È importante utilizzare i prodotti in modo responsabile e consapevole, attenendosi alle istruzioni fornite e alle buone pratiche di utilizzo dell'IA.
Ringraziamenti
Vi ringraziamo per l'interesse dimostrato verso i nostri prodotti didattici sull'IA. Vi invitiamo a continuare a seguirci per rimanere aggiornati sui nostri futuri sviluppi.
Cordiali saluti,
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