IA în acțiune: Tutoriale AI

ÎN ACEASTĂ LECȚIE VEȚI...

Explorați proiecte practice în domeniul inteligenței artificiale.
Practicați modificarea sau extinderea soluțiilor existente

Cu ajutorul tutorialelor de mai jos, veți avea ocazia să vedeți cum tot ceea ce ați învățat poate fi utilizat în proiecte reale. Chiar dacă ați mai văzut ceva similar, încercați să-l abordați cu ochi noi și s-ar putea să găsiți o soluție sau o perspectivă nouă.

Împreună, vom descompune conceptele complexe în lecții practice, accesibile și perfecte pentru începători și pentru mințile curioase pregătite să construiască cu inteligență artificială!

Puteți găsi tutoriale bazate pe platforma dvs. și pe conceptele de învățare urmând indicațiile de mai jos. Acestea includ SDG-ul specific pe care îl abordează tutorialul, dar puteți învăța în continuare conceptele și să le aplicați oricărui SDG pe care îl abordați cu proiectul dumneavoastră.

TUTORIALE ÎN FUNCȚIE DE PLATFORMĂ/LIMBAJ

Folosesc App Inventor și vreau să aflu mai multe despre...

Faceți clic pe fiecare aplicație pentru a vizualiza tutorialul.

Aplicație

Ce învățați

SDG

Tutor personal

Componenta AI Chatbot

Brand Aware

detectarea și citirea textului într-o imagine
Integrare API

WeHeroes +

Integrarea API IUCN Redlist
Componenta AI Chatbot

Detector de plante invazive

Clasificarea imaginilor Teachable Machine
Google Sheets
Hărți, indicatoare

Folosesc React și Javascript și vreau să învăț mai multe despre...

Faceți clic pe aplicație pentru a vizualiza tutorialul.

Aplicație

Ce învățați

SDG

Întoarceți comutatorul

Chatbot dotat cu AI
API-uri

Folosesc Python și vreau să învăț mai multe despre...

Faceți clic pe aplicație pentru a vizualiza tutorialul.

Aplicație

Ce învățați

SDG

RavenSight

Biblioteci de codare
cum să le importați și să le utilizați în aplicația dvs.

Folosesc Python și Streamlit și vreau să învăț mai multe despre...

Faceți clic pe fiecare aplicație pentru a vizualiza tutorialul.

Aplicație

Ce învățați

SDG

Urmărirea creșterii

detectarea obiectelor în imagini
computer vision cu biblioteca OpenCV

Detector de emoții vocale

utilizarea unui model existent de învățare automată
detectarea emoțiilor prin captarea vorbirii

Calitatea apei din lac

construiți un model de învățare automată utilizând un set de date numerice publice
predicția calității apei

inWORKsive

construirea unui set de date sintetice text/numerice
antrenarea unui model de învățare automată

Calea justiției

Stocarea datelor JSON
AI Chatbot API

Folosesc Google Earth Engine și vreau să aflu mai multe despre...

Faceți clic pe aplicație pentru a vizualiza tutorialul.

Aplicație

Ce învățați

SDG

Mangrove Comparați

teledetecție cu ajutorul imaginilor din satelit
detectarea mangrovelor

RavenSight de alumna Ashlyn Gao

Ravensight este o aplicație de tehnologie agricolă mobilă care ajută fermierii urbani să detecteze anomalii ale mediului, să urmărească creșterea și să prezică recolta. Aceasta oferă monitorizare în timp real folosind AI și viziune computerizată, informații predictive și alerte personalizate. Aceasta abordează ODD 2, foamete zero.

Urmărirea creșterii

Acest tutorial vă arată cum puteți utiliza unele dintre bibliotecile despre care a vorbit Ashlyn în tutorialul său pentru a crea aplicații puternice. Aflați cum să utilizați biblioteca openCV (open source computer vision) pentru a identifica plantele dintr-o imagine și a măsura lungimea frunzelor acestora. Se adresează ODD 2, foamete zero.

Flip the Switch
de Jessica Schmilovich, absolventă Technovation

Flip the Switch este o aplicație multiplatformă care oferă citate motivaționale, sfaturi bazate pe inteligență artificială pentru a schimba gândurile negative, urmărirea zilnică a stării de spirit și provocări bazate pe inteligență artificială pentru a încuraja utilizatorii. De asemenea, aplicația oferă tendințe și informații săptămânale privind starea de spirit pentru a sprijini sănătatea mintală.

Inclus în tutorial:

Construiți ecrane React Native utilizând JavaScript
Utilizare axios pentru a trimite contribuțiile utilizatorului către API-urile OpenAI și Gemini
Gestionarea răspunsurilor API și a stării cu cârlige React
Conectați datele bazate pe starea de spirit la provocările bazate pe inteligența artificială

Acesta abordează ODD 3, Sănătate bună și bunăstare.

Aplicație pentru emoții vocale inspirată de Oripal de echipa SpesDojo

Acest tutorial vă arată cum puteți utiliza un model de învățare automată pre-format care detectează emoțiile în voci pentru a oferi sprijin și motivație persoanelor în vârstă care participă la un proiect origami de grup.

Tutor personal

Acest tutorial vă arată cum puteți încorpora inteligența artificială generativă în aplicația dumneavoastră. Această aplicație de meditații personale utilizează componenta Chatbot din App Inventor pentru a personaliza învățarea pentru fiecare utilizator.

InWORKsive inspirat de echipa BusinessGirls InWORKsive

inWORKsive este o aplicație care utilizează un model de învățare automată pentru a potrivi angajații cu dizabilități cu angajatorii. Modelul se bazează pe adaptările solicitate de angajat și oferite de angajator.

Acest tutorial preia aplicația echipei inWORKsive care a fost inițial codificată în App Inventor și o mută într-o aplicație web utilizând Streamlit. Modelul este construit folosind un Jupyter Notebook și vă arată cum să creați un set de date sintetice atunci când nu aveți suficiente date la dispoziție.

Acesta abordează ODD 8, Muncă decentă și creștere economică.

JusticePath de absolventa Anika Jha

JusticePath este un exemplu de aplicație care are rolul de a face drepturile legale accesibile oricui, oricând.

Acesta include 3 caracteristici principale:

Exemple de resurse bazate pe locație: Afișarea automată a resurselor bazate pe țară prin luarea în considerare a locației utilizatorului
Bază de date cu drepturi de căutare: care funcționează prin citirea dintr-un fișier JSON
Integrarea Chatbot: Utilizarea Hugging Face pentru capacitatea Q&A

Acesta abordează ODD 16, Pace, justiție și instituții puternice.

Calitatea apei din lac

Acest tutorial vă arată cum puteți construi un model de învățare automată cu date numerice privind calitatea apei și cum îl puteți utiliza apoi pentru a prezice calitatea apei dintr-un lac pentru o anumită lună.

Acesta abordează ODD 6, Apă curată.

Aplicația privind calitatea apei

2 videoclipuri

23:50

15:36

BrandAware

Acest tutorial vă arată cum puteți utiliza o combinație de API-uri care folosesc inteligența artificială pentru a detecta textul dintr-o imagine și pentru a citi textul. Un utilizator poate verifica eticheta unei mărci înainte de a cumpăra pentru a vedea cât de durabilă este marca respectivă. Aceasta abordează ODD 12, Consumul responsabil.

Mangrove Comparați

Acest tutorial vă arată cum puteți urmări și vizualiza creșterea mangrovelor prin programarea unei aplicații web utilizând Google Earth Code Engine. Aplicația analizează și creează compuși ai imaginilor din satelit NASA pentru a detecta și vizualiza apoi creșterea mangrovelor. Puteți compara creșterea între 2 ani diferiți și puteți vedea cum s-au schimbat zonele de-a lungul timpului.

Acesta abordează ODD 14, Viața sub apă. Mangrovele sunt ecosisteme de coastă esențiale care furnizează servicii esențiale atât pentru calitatea apei, cât și pentru sănătatea planetei. Mangrovele acționează ca filtre naturale de apă, esențiale pentru menținerea biodiversității marine. Mangrovele stochează de 3-5 ori mai mult carbon pe hectar decât pădurile terestre. Sistemele lor dense de rădăcini stabilizează liniile de coastă și oferă protecție naturală împotriva valurilor de furtună, a tsunami-urilor și a eroziunii.

WEHeroes +

Acest tutorial duce aplicația WEHeroes creată de alumna Giovanna și Arlen un pas mai departe. Aflați cum puteți utiliza API-ul IUCN pentru a obține o listă a speciilor pe cale de dispariție, apoi utilizați componenta App Inventor ChatBot pentru a face informațiile de pe site-ul web al IUCN mai potrivite pentru vârsta utilizatorilor mai tineri.

Detector de plante invazive

Acest tutorial în 8 părți vă arată cum să

colectarea imaginilor pentru un set de date
antrenarea unui model de învățare automată în Teachable Machine pentru a identifica plantele invazive
adăugați modelul la un proiect App Inventor
stocarea plantelor clasificate într-o foaie de calcul Google
Adăugați datele pe o hartă folosind markeri și evidențiind punctele fierbinți invazive

Acesta abordează ODD 15, Viața pe uscat.

Playlist

8 videoclipuri