▸ Teachable Machine AI 辨识方块 测试版
将 Teachable Machine 训练的 AI 模型汇入《编程实验室》中，就可以让机器人的视讯镜头进行物件辨识。使您轻松踏入 AI 机器学习的第一课，也能让设计出来的程式拥有更多强大的功能与多样性。
Teachable Machine 是什么？
由 Google 推出的开源工具，无需程式设计经验，让所有人可以透过电脑的视讯镜头来进行 AI 物件训练，能快速、轻松地创建机器学习模型。
Teachable Machine 的训练方法？
图片来源 ：Teachable Machine
步骤一 Gather
利用视讯镜头，搜集并分组训练物件的不同角度与背景。
如教学视频未出现，请刷新页面，或是点选下方的 youtube 链结：
步骤二 Train
训练您的模型。
＊因汇出的档案 – Tensorflow Lite 限制，如果模型要在《程式实验室》应用，请至少要训练三个「class」
如教学视频未出现，请刷新页面，或是点选下方的 youtube 链结：
步骤三 Export
依照您要应用的条件将模型输出。
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⚠ 请注意，如要在《程式实验室》中使用，请选择 Tensorflow Lite，并选择 Quantized 。
在程式实验室上扩充 Teachable Machine 方塊
如同其他扩充方块的新增方法，请依照以下步骤新增方块：
1. 点击「编辑方块」按钮，进到「新增方块」页面。
2. 找 Teachable Machine 的方块卡片。
3. 点击「 新增 」。
Teachable Machine 方块
当机器人辨识出 ＿ ＿ 信心值 ＿％
- 说明
此方块可以让机器人以辨识出您选择的模型，作为此段程式的起点。
- 使用范例
点击「选择影像辨识模型」，将您于 Teachable Machine 上汇出的「十种水果」模型档案上传，点击「苹果」并设定该苹果的「信心值」为 75%
📔 备注：信心值设定越高， 代表读出来的影像必须跟训练的影像越相似
等待机器人辨识出 ＿ ＿ 信心值 ＿％
说明
此方块让机器人在程式中等待辨识出您选取的模型中的物件后，再继续下一个动作。
- 范例
设定机器人等待看见「十种水果」模型中的「苹果」且「信心值」高于 75% 后，会贴出「答对了」的图片
如果机器人在 ＿ 秒辨识出 ＿ ＿ 信心值 ＿％ ＋
- 说明
如果机器人在设定的秒数内看见指定的物件，且高于信心值，将达成触发条件时需要执行的流程拖拉进「如果机器人」的缺口里。
如果机器人在 ＿ 秒辨识出 ＿ ＿ 信心值 ＿％ ，否则 ＿
- 说明
如果机器人在设定的秒数内看见指定的物件，且高于信心值，就会执行「如果机器人」缺口里的流程。如果触发条件不成立，就会执行「否则」缺口里的流程。
＿ 辨识结果
- 说明
需要先上传辨识模型，就可以选取模型使用。
- 范例
将该变数方块接在「说」后面，并选择「十种水果」辨识模型，机器人就会以 TTS 念出您给它辨识的是哪一个项目。
＿ 信心值
- 说明
需要先上传辨识模型，就可以选取模型使用。
- 范例
将该变数方块接在「说」后面，并选择「十种水果」辨识模型，机器人就会以 TTS 念出您给它辨识的项目信心值为几 ％。
