إجابة سريعة
استخدم وحدة الرؤية AI Camera 2.0 لتشغيل وظائف الذكاء الاصطناعي الجاهزة أو تدريب نماذج مخصصة في مشاريع الفصل الدراسي. يرشدك هذا الدليل خلال الإعداد، ودمج المشروع، والمزالق الشائعة.
لماذا استخدام وحدة الرؤية في دروس STEAM
وحدة رؤية مثل AI Camera 2.0 تتيح للطلاب التفاعل مع الذكاء الاصطناعي الواقعي دون برمجة من الصفر. تتصل بـ mBot2 و CyberPi، لذا يمكنك التركيز على تدريس مفاهيم الذكاء الاصطناعي بدلاً من استكشاف أخطاء الأجهزة وإصلاحها.
تأتي الوحدة مع تسع وظائف ذكاء اصطناعي محملة مسبقًا، بما في ذلك اكتشاف الوجه والتعرف على الألوان وتتبع الأشياء. يدعم هذا التنوع أهداف الدروس المختلفة، من جمع البيانات إلى تحديات الروبوتات.
مفاضلة: الجاهز مقابل الذكاء الاصطناعي المخصص
الوظائف الجاهزة رائعة للعروض التوضيحية السريعة والدروس التمهيدية. ومع ذلك، إذا كنت تريد أن يدرب الطلاب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم، فستحتاج إلى تخصيص وقت إضافي في الفصل لعملية التدريب والتأكد من أن أجهزة الكمبيوتر لديك تلبي متطلبات البرامج.
معظم مشاريع الفصل الدراسي، البدء بالوظائف المدمجة يعمل بشكل جيد. انتقل إلى التدريب المخصص فقط عندما يكون لدى الطلاب فهم قوي لكيفية تعلم نماذج الذكاء الاصطناعي من البيانات.
خطوة بخطوة: استخدام AI Camera 2.0 في الفصل
- 1. قم بتوصيل الوحدة: قم بتوصيل AI Camera 2.0 بـ mBot2 أو CyberPi باستخدام الكابل المرفق. تأكد من أن الاتصال آمن وأن مؤشر LED الخاص بالوحدة يضيء. خطأ شائع: نسيان تشغيل اللوحة الرئيسية أولاً. قم دائمًا بتشغيل mBot2 أو CyberPi قبل توصيل الكاميرا.
- 2. حدد وظيفة ذكاء اصطناعي: استخدم برنامج mBlock (أو قائمة CyberPi على الشاشة) لاختيار إحدى الوظائف التسع المحملة مسبقًا، مثل التعرف على الوجه أو تتبع الألوان. اتبع التعليمات التي تظهر على الشاشة للمعايرة إذا لزم الأمر. تحقق من أن إضاءة الفصل الدراسي متساوية. يمكن أن تقلل الظلال القوية أو الوهج من دقة التعرف.
- 3. قم بتشغيل مشروع تجريبي: افتح أحد الدروس التسعة المضمنة القائمة على المشروع. على سبيل المثال، استخدم وظيفة تتبع الألوان لجعل الروبوت يتبع شيئًا ملونًا. دع الطلاب يلاحظون كيف تعالج الكاميرا البيانات المرئية في الوقت الفعلي. ابدأ بعرض توضيحي بسيط قبل تكليف العمل المستقل. يساعد هذا الطلاب على فهم قدرات الوحدة وحدودها.
- 4. تدريب نموذج مخصص (اختياري): إذا أراد الطلاب التعرف على أشياء فريدة، استخدم أداة تدريب الذكاء الاصطناعي mBlock. اجمع ما لا يقل عن 20 صورة لكل فصل، وقم بتسميتها، وقم بتشغيل التدريب. انشر النموذج على وحدة الكاميرا. يستغرق التدريب من 5 إلى 10 دقيقة حسب عدد الصور. خطط لهذه الخطوة لجلسة منفصلة لتجنب التسرع.
- 5. الدمج في مشروع أكبر: اجمع الكاميرا مع أجهزة استشعار mBuild الأخرى (مثل الموجات فوق الصوتية والضوء) لإنشاء روبوت متعدد الاستشعار. على سبيل المثال، استخدم تتبع الأشياء لمتابعة شخص ما مع تجنب العوائق. اختبر كل مستشعر على حدة أولاً. تصحيح أخطاء نظام مدمج أسهل عندما تعرف أن كل مكون يعمل بمفرده.
حقائق المنتج
-
AI Camera 2.0: وحدة رؤية ذكاء اصطناعي شاملة للتعليم: استكشف 9 وظيفة ذكاء اصطناعي جاهزة للاستخدام فور إخراجها من العلبة. يمكن للمدرسين بدء درس حول التعرف بالذكاء الاصطناعي فورًا دون قضاء وقت في البرمجة أو تدريب النماذج.
AI Camera 2.0: وحدة رؤية ذكاء اصطناعي شاملة للتعليم
-
AI Camera 2.0: وحدة رؤية ذكاء اصطناعي شاملة للتعليم: تجاوز العروض التوضيحية: درب وانشر نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة الخاصة بك. يمكن للطلاب المتقدمين إنشاء مشاريع فريدة، مثل التعرف على أشياء الفصل الدراسي أو فرز العناصر حسب اللون، مما يعزز مفاهيم التعلم الآلي.
-
AI Camera 2.0: وحدة رؤية ذكاء اصطناعي شاملة للتعليم: يتكامل بسلاسة مع نظام mBot2 و mBuild. تتصل الوحدة بالروبوتات وأجهزة الاستشعار الحالية في الفصل الدراسي، لذا يمكنك بناء مشاريع متعددة الخطوات دون محولات أو توصيلات إضافية.
