AI: მოდელის ტესტირება

საიტი: https://teachablemachine.withgoogle.com/

კლასიფიკაციის ტიპები: სურათები, ხმები, პოზები

Technovation Integrations: App Inventor , Python, სხვა ინტეგრაციები API-ების გამოყენებით

აქ მოცემულია სამი გაკვეთილი, რათა გამოსცადოთ სწავლებადი მანქანა მონაცემთა სხვადასხვა ტიპების გამოყენებით.

• გამოსახულების კლასიფიკაცია ბანანით
• ხმის კლასიფიკაცია მოწყვეტით, ტაშით და სასტვენით
• პოზა კლასიფიკაცია თავის დახრის გამოსავლენად

საიტი: https://machinelearningforkids.co.uk/

კლასიფიკაციის ტიპები: სურათები, ხმები, ტექსტი, რიცხვები

ტექნოლოგიური ინტეგრაციები: App Inventor , Python

მანქანების სწავლებას ბავშვებისთვის აქვს მრავალი მაგალითი სახელმძღვანელო და სამუშაო ფურცელი მეტის გასაგებად. 

მასწავლებლის ანგარიშზე დასარეგისტრირებლად დაგჭირდებათ მენტორი ან მასწავლებელი. შემდეგ მათ შეუძლიათ შექმნან სტუდენტური ანგარიში თქვენთვის.

შეამოწმეთ ეს მაგალითები/გაკვეთილები MachineLearningForKids-ის გამოყენებით.

• Skin Clin Technovation გუნდი Scratch-ის პროექტი კანის დაავადებების აღმოსაჩენად
• აპლიკაცია ბიოსამედიცინო ნარჩენების დასალაგებლად Technovation გუნდის მიერ სრული გაკვეთილით
• ირისების გამოსახულებების კლასიფიკაცია მე-4 ერთეულის მონაცემთა ნაკრების საჯარო მონაცემთა მაგალითების გამოყენებით

საიტი: https://appinventor.mit.edu/explore/ai-with-mit-app-inventor

კლასიფიკაციის ტიპები: სურათები, ხმები, პოზები, სახის ბადე

Technovation Integrations: App Inventor მობილური აპლიკაციები

თუ უკვე იყენებთ App Inventor როგორც თქვენი პროექტის კოდირების პლატფორმა, ეს კარგი ვარიანტია.

აქ არის რამდენიმე გაკვეთილი დასაწყებად:

• ვიდეო სამეურვეო მოდელის მომზადებისთვის ჯანმრთელი და დაავადებული ხილის გამოსავლენად
• გაკვეთილი მობილური აპლიკაციისთვის თქვენი ხმის ამოცნობისთვის
• ცეკვა ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით პოზების აღმოსაჩენად

საიტი: https://www.ximilar.com/services/computer-vision-platform/#image-classification

კლასიფიკაციის ტიპები: სურათები

ტექნოლოგიური ინტეგრაციები: Thunkable , ვებ აპები (API-ების გამოყენებით)

მიუხედავად იმისა, რომ არსებობს სხვა ვარიანტები, ეს კარგია, თუ იყენებთ Thunkable როგორც თქვენი კოდირების პლატფორმა.

შეამოწმეთ ამ გაკვეთილის პირველი ნახევარი, რათა ისწავლოთ Ximilar-ის გამოყენება. მეორე ნახევარი ნაჩვენები იქნება შემდეგ ერთეულში, როდესაც თქვენ დააკავშირებთ თქვენს მოდელს Thunkable .

• ვიდეო გაკვეთილი მოდელის მოსამზადებლად მარჯნის რიფების სხვადასხვა სახეობის აღმოსაჩენად

ზემოთ მოყვანილი პლატფორმები მხოლოდ რეკომენდაციებია მარტივი პანდუსების ვარჯიშისთვის და AI მოდელების გამოყენებისთვის.

არსებობს მრავალი უფრო მოწინავე AI ინსტრუმენტი. ზოგიერთი ჩამოთვლილია დამატებითი რესურსების განყოფილებაში. მათ შეიძლება მოითხოვონ მოწინავე ენების გამოყენება, როგორიცაა Java, Python ან Swift და, სავარაუდოდ, მოითხოვენ API-ების (Application Programming Interface) გამოყენებას.