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AI Camera 2.0 비전 모듈을 사용하여 즉시 사용 가능한 AI 기능을 실행하거나 교실 프로젝트에서 맞춤형 모델을 훈련하세요. 이 가이드는 설정, 프로젝트 통합 및 일반적인 문제점을 안내합니다.
STEAM 수업에서 비전 모듈을 사용하는 이유
AI Camera 2.0와 같은 비전 모듈을 사용하면 학생들이 처음부터 코딩하지 않고도 실제 AI와 상호 작용할 수 있습니다. mBot2 및 CyberPi에 연결되므로 하드웨어 문제를 해결하는 대신 AI 개념을 가르치는 데 집중할 수 있습니다.
이 모듈에는 얼굴 감지, 색상 인식, 객체 추적을 포함한 9가지 사전 로드된 AI 기능이 함께 제공됩니다. 이러한 다양성은 데이터 수집부터 로봇 공학 과제까지 다양한 수업 목표를 지원합니다.
절충점: 기성 AI vs. 맞춤형 AI
즉시 사용 가능한 기능은 빠른 데모 및 입문 수업에 적합합니다. 그러나 학생들이 자신의 AI 모델을 훈련시키려면 훈련 과정에 추가 수업 시간을 할당하고 컴퓨터가 소프트웨어 요구 사항을 충족하는지 확인해야 합니다.
대부분의 교실 프로젝트의 경우 내장 기능으로 시작하는 것이 좋습니다. 학생들이 AI 모델이 데이터로부터 학습하는 방법을 확실히 이해한 후에만 맞춤형 훈련으로 넘어가세요.
단계별 가이드: 교실에서 AI Camera 2.0 사용하기
- 1. 모듈 연결: 제공된 케이블을 사용하여 AI Camera 2.0를 mBot2 또는 CyberPi에 연결하세요. 연결이 안전하고 모듈의 LED가 켜져 있는지 확인하세요. 일반적인 실수: 메인 보드에 먼저 전원을 공급하는 것을 잊는 것입니다. 카메라를 연결하기 전에 항상 mBot2 또는 CyberPi를 켜세요.
- 2. AI 기능 선택: mBlock 소프트웨어(또는 CyberPi의 화면 메뉴)를 사용하여 얼굴 인식 또는 색상 추적과 같은 9가지 사전 로드된 기능 중 하나를 선택하세요. 필요한 경우 화면의 지시에 따라 보정하세요. 교실 조명이 고른지 확인하세요. 강한 그림자나 눈부심은 인식 정확도를 떨어뜨릴 수 있습니다.
- 3. 데모 프로젝트 실행: 포함된 9가지 프로젝트 기반 수업 중 하나를 열어보세요. 예를 들어, 색상 추적 기능을 사용하여 로봇이 색상이 있는 물체를 따라가도록 만드세요. 학생들이 카메라가 실시간으로 시각 데이터를 처리하는 방식을 관찰하게 하세요. 독립적인 작업을 할당하기 전에 간단한 데모로 시작하세요. 이는 학생들이 모듈의 기능과 한계를 이해하는 데 도움이 됩니다.
- 4. 맞춤형 모델 훈련 (선택 사항): 학생들이 고유한 물체를 인식하려면 mBlock AI 훈련 도구를 사용하세요. 클래스당 최소 20개의 이미지를 수집하고 레이블을 지정한 후 훈련을 실행하세요. 모델을 카메라 모듈에 배포하세요. 훈련은 이미지 수에 따라 5~10분이 소요됩니다. 서두르지 않도록 별도의 세션으로 이 단계를 계획하세요.
- 5. 더 큰 프로젝트에 통합: 카메라를 다른 mBuild 센서(예: 초음파, 조명)와 결합하여 다중 센서 로봇을 만드세요. 예를 들어, 객체 추적을 사용하여 사람을 따라가면서 장애물을 피하세요. 먼저 각 센서를 개별적으로 테스트하세요. 각 구성 요소가 단독으로 작동한다는 것을 알면 결합된 시스템을 디버깅하기가 더 쉽습니다.
제품 정보
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AI Camera 2.0: 교육용 올인원 AI 비전 모듈: 즉시 사용 가능한 9개의 AI 기능을 즉시 활용하세요. 교사는 프로그래밍이나 모델 훈련에 시간을 들이지 않고 즉시 AI 인식 수업을 시작할 수 있습니다.
AI Camera 2.0: 교육용 올인원 AI 비전 모듈
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AI Camera 2.0: 교육용 올인원 AI 비전 모듈: 데모를 넘어서: 나만의 맞춤형 AI 모델을 훈련하고 배포하세요. 고급 학생들은 교실 물체 인식이나 색상별 물체 분류와 같은 독특한 프로젝트를 만들어 머신러닝 개념을 강화할 수 있습니다.
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AI Camera 2.0: 교육용 올인원 AI 비전 모듈: mBot2 및 mBuild 생태계와 완벽하게 통합됩니다. 이 모듈은 기존 교실 로봇 및 센서에 연결되므로 추가 어댑터나 배선 없이 다단계 프로젝트를 구축할 수 있습니다.
