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Usa el módulo de visión AI Camera 2.0 para ejecutar funciones de IA listas para usar o entrenar modelos personalizados en proyectos de clase. Esta guía explica la configuración, la integración en proyectos y los errores comunes.

Por qué usar un módulo de visión en lecciones STEAM

Un módulo de visión como la AI Camera 2.0 permite a los estudiantes interactuar con IA del mundo real sin programar desde cero. Se conecta a mBot2 y CyberPi, para que puedas centrarte en enseñar conceptos de IA sin problemas de hardware.

El módulo incluye nueve funciones de IA preinstaladas, como detección facial, reconocimiento de color y seguimiento de objetos. Esta variedad apoya diferentes objetivos de lección, desde recopilación de datos hasta desafíos de robótica.

Compromiso: IA prefabricada vs. personalizada

Las funciones listas para usar son ideales para demostraciones rápidas y lecciones introductorias. Sin embargo, si quieres que los estudiantes entrenen sus propios modelos de IA, necesitas dedicar tiempo extra de clase para el proceso de entrenamiento y asegurarte de que los ordenadores cumplan los requisitos de software.

Para la mayoría de los proyectos de clase, empezar con las funciones integradas funciona bien. Pasa al entrenamiento personalizado solo cuando los estudiantes tengan una comprensión sólida de cómo los modelos de IA aprenden de los datos.

Paso a paso: Uso de la AI Camera 2.0 en clase

  1. 1. Conecta el módulo: Conecta la AI Camera 2.0 al mBot2 o CyberPi usando el cable proporcionado. Asegúrate de que la conexión sea segura y de que el LED del módulo se encienda. Error común: olvidar encender la placa principal primero. Enciende siempre el mBot2 o CyberPi antes de conectar la cámara.
  2. 2. Selecciona una función de IA: Usa el software mBlock (o el menú en pantalla de CyberPi) para elegir una de las nueve funciones preinstaladas, como reconocimiento facial o seguimiento de color. Sigue las indicaciones en pantalla para calibrar si es necesario. Verifica que la iluminación del aula sea uniforme. Las sombras fuertes o los reflejos pueden reducir la precisión del reconocimiento.
  3. 3. Ejecuta un proyecto de demostración: Abre una de las nueve lecciones basadas en proyectos incluidas. Por ejemplo, usa la función de seguimiento de color para hacer que un robot siga un objeto de color. Deja que los estudiantes observen cómo la cámara procesa datos visuales en tiempo real. Empieza con una demostración sencilla antes de asignar trabajo independiente. Esto ayuda a los estudiantes a entender las capacidades y limitaciones del módulo.
  4. 4. Entrena un modelo personalizado (opcional): Si los estudiantes quieren reconocer objetos únicos, usa la herramienta de entrenamiento de IA de mBlock. Recoge al menos 20 imágenes por clase, etiquétalas y ejecuta el entrenamiento. Despliega el modelo en el módulo de la cámara. El entrenamiento toma 5-10 minutos dependiendo del número de imágenes. Planifica este paso para una sesión aparte para evitar prisas.
  5. 5. Integra en un proyecto más grande: Combina la cámara con otros sensores mBuild (p. ej., ultrasónico, luz) para crear un robot multisensor. Por ejemplo, usa el seguimiento de objetos para seguir a una persona mientras evita obstáculos. Prueba cada sensor individualmente primero. Depurar un sistema combinado es más fácil cuando sabes que cada componente funciona por separado.

Datos del producto

  • AI Camera 2.0: Módulo de visión IA todo en uno para educación: Explora 9 funciones de IA listas para usar nada más sacarlo de la caja. Los profesores pueden empezar una lección sobre reconocimiento de IA inmediatamente sin perder tiempo programando o entrenando modelos.

    AI Camera 2.0：All-In-One AI Vision Module for Education

    AI Camera 2.0: Módulo de visión IA todo en uno para educación

  • AI Camera 2.0: Módulo de visión IA todo en uno para educación: Ve más allá de las demostraciones: entrena e implementa tus propios modelos de IA personalizados. Los estudiantes avanzados pueden crear proyectos únicos, como reconocer objetos del aula o clasificar elementos por color, reforzando conceptos de aprendizaje automático.

  • AI Camera 2.0: Módulo de visión IA todo en uno para educación: Se integra perfectamente con el ecosistema mBot2 y mBuild. El módulo se conecta a robots y sensores de aula existentes, para que puedas construir proyectos de varios pasos sin adaptadores ni cableado adicionales.