擴充方塊

▸ Teachable Machine AI 辨識方塊測試版

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將 Teachable Machine 訓練的 AI 模型匯入《程式實驗室》中，就可以讓機器人的視訊鏡頭進行物件辨識。使您輕鬆踏入 AI 機器學習的第一課，也能讓設計出來的程式擁有更多強大的功能與多樣性。

Teachable Machine 是什麼？

由 Google 推出的開源工具，無需程式設計經驗，讓所有人可以透過電腦的視訊鏡頭來進行 AI 物件訓練，能快速、輕鬆地創建機器學習模型。

Teachable Machine 的訓練方法？

圖片來源 ：Teachable Machine

步驟一 Gather

利用視訊鏡頭，搜集並分組訓練物件的不同角度與背景。

步驟二 Train

訓練您的模型。
＊因匯出的檔案 – Tensorflow Lite 限制，如果模型要在《程式實驗室》應用，請至少要訓練三個「class」

步驟三 Export

依照您要應用的條件將模型輸出。

⚠ 請注意，如要在《程式實驗室》中使用，請選擇 Tensorflow Lite，並選擇 Quantized 。

在程式實驗室上擴充 Teachable Machine 方塊

如同其他擴充方塊的新增方法，請依照以下步驟新增方塊：

1. 點擊「編輯方塊」按鈕，進到「新增方塊」頁面。
2. 找 Teachable Machine 的方塊卡片。
3. 點擊「新增」。

Teachable Machine 方塊

當機器人辨識出＿＿信心值＿％

說明

此方塊可以讓機器人以辨識出您選擇的模型，作為此段程式的起點。

使用範例
點擊「選擇影像辨識模型」，將您於 Teachable Machine 上匯出的「十種水果」模型檔案上傳，點擊「蘋果」並設定該蘋果的「信心值」為 75%
📔 備註：信心值設定越高，代表讀出來的影像必須跟訓練的影像越相似

等待機器人辨識出＿＿信心值＿％

說明

此方塊讓機器人在程式中等待辨識出您選取的模型中的物件後，再繼續下一個動作。

範例

設定機器人等待看見「十種水果」模型中的「蘋果」且「信心值」高於 75% 後，會貼出「答對了」的圖片

如果機器人在＿秒辨識出＿＿信心值＿％＋

說明

如果機器人在設定的秒數內看見指定的物件，且高於信心值，將達成觸發條件時需要執行的流程拖拉進「如果機器人」的缺口裡。

如果機器人在＿秒辨識出＿＿信心值＿％，否則＿

說明

如果機器人在設定的秒數內看見指定的物件，且高於信心值，就會執行「如果機器人」缺口裡的流程。如果觸發條件不成立，就會執行「否則」缺口裡的流程。

＿辨識結果

說明

需要先上傳辨識模型，就可以選取模型使用。

範例

將該變數方塊接在「說」後面，並選擇「十種水果」辨識模型，機器人就會以 TTS 唸出您給它辨識的是哪一個項目。

＿信心值

說明

需要先上傳辨識模型，就可以選取模型使用。

範例

將該變數方塊接在「說」後面，並選擇「十種水果」辨識模型，機器人就會以 TTS 唸出您給它辨識的項目信心值為幾％。

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Teachable Machine 是什麼？

Teachable Machine 的訓練方法？

步驟一 Gather

步驟二 Train

步驟三 Export

在程式實驗室上擴充 Teachable Machine 方塊

Teachable Machine 方塊

當機器人辨識出 ＿ ＿ 信心值 ＿％

等待機器人辨識出 ＿ ＿ 信心值 ＿％

如果機器人在 ＿ 秒辨識出 ＿ ＿ 信心值 ＿％​ ＋

如果機器人在 ＿ 秒辨識出 ＿ ＿ 信心值 ＿％ ，否則 ＿

＿ 辨識結果

＿ 信心值