一小时入门Scratch机器学习

一说到人工智能和机器学习,人们总会觉得很高深。除了相关从业者,其他人可能就望而却步了。别说让孩子学,自己都很少看一眼。

其实除了那些涉及算法的专项研究和底层嵌入式开发,还有很多上层应用需要人们开发,去运用。

比如今天我要讲的,一个用Scratch机器学习完成智能化教室控制的演示。

在这个项目中,我们将使用 MachinelearningforKids.co.uk 的在线服务来制作一个智能教室助理,让它对我们所输入的内容作出反应。

首先,我们将创建一个使用规则列表来理解命令的助手。但这种方法比较单调,不是很智能。

而我们这次的重点是让计算机能读懂我们的“弦外之意”。

具体是怎么操作的呢?

首先找一台能联网的计算机,且能正常浏览网页。

在浏览器中打开 machinelearningforkids.co.uk ,然后点击“Get Started”,如果你是中文环境,应该是“开始使用”。

点击“立即尝试”后,+ Add a new project 创建一个项目。

这里先说明一下,该平台是支持中文识别的。但为了方便大家入门,我这里用他们的英文版本做讲解了。

建好之后, 再点击“smart classroom”会看到三个选项,选最后一个 “Make”。

这个时候Scratch要出场了。

选择“ Scratch 3”,然后再点“Open in Scratch 3”。不想自己从零开始,就从“ Project templates”里面选择“智能教室”。

点击箭头处的classroom,然后在代码区输入以下内容:

然后点击“小绿旗”测试一下程序是否正常工作。

挨个输入以下命令,并查看程序的反应:

  • Turn on the lamp
  • Turn off the lamp
  • Turn on the fan
  • Turn off the fan

输入“ Turn on the lamp”的时候,看看画面中的灯是不是真的亮了。

如果你上面的操作都没错的话,你现在已经做好了一个传统的教室电器控制系统。接下来就是我们今天的重头戏了。让计算机经过训练之后,不再呆板的钉是钉,铆是铆。要举一反三,像人类一样理解话语中的含义。

比如有时候我们不一定会说“打开这个电扇!”,而是会感叹“天好热啊。”

那如果是一个聪明的助理,肯定就默默的把电扇打开了,并不需要你一字不差的发号施令。

这个是怎么做的呢?

收集训练样本

首先,你要收集足够多的样本。

回到项目首页,点击第一个“Train”。

然后“ + Add new label ”,添加四个新标签。分别在四个池子里输入要训练的词,这一步相当关键。

在“fan on”这个标签里面,你可以表示房间里太热了。

在“fan off”,你可以抱怨房间里太凉了。

在“lamp on”,你可以表示你看不见。

在“lamp off”,你可以抱怨灯太亮了。

如果还不太理解,就照着图做吧。

样本输入的要点:

1、表达一定要准确,不要在冷的要命的时候还说要更多风。

2、词汇尽量多一些,这样计算机可以理解的也更多。

训练和测试一个机器学习模型

再次返回项目首页, 点击“Learn & Test”, 我们要开始让计算机学习,并测试它的学习效果。

如果你的样本数量比较多,可能要在这个环节多等一会儿。如果就几个,基本上一分钟内就可以测试了。

在箭头处输入你想表达的冷热明暗相关意思,看看计算机是不是都认对了。如果觉得满意,就可以继续下一步了。

在Scratch中使用机器学习

再次回到“Make”,点击“Open in Scratch 3”。

你会发现左下角多了一个块积木,那就是我们刚才让计算机辛勤努力后的成果。用它来改造我们前面的程序。

再次单击绿色小旗,看看程序是不是比之前聪明多了?人性多了?

到现在为止,你的“智能教室助理”基本雏形已经完成,如果有兴趣,可以把电视机、音乐播放机什么的都加上。

小结:

一般情况下,真正智能助理都是可以语音控制的。以后如果想实战相关的内容,可以进行更高阶段的研究,比如和IoT的硬件结合等等。

目前已经有人根据亚马逊的Alexa语音识别功能制作了自己的智能助手。国内也有相关厂商提供类似服务,你也可以试试。

素材:Raspberrypi.org

作者:王文文,前51CTO安全频道主编,RedHat认证工程师,华为HCIP-IoT认证工程师。

英伟达推出平价开发者套件 Jetson Nano,用法类似树莓派

最近,在美国加利福尼亚州举办的英伟达 GPU 技术大会(GPU Technology Conference,GTC)上,英伟达宣布推出一款名为 Jetson Nano,售价99美元的人工智能开发者套件。据了解,Jetson Nano可以为机器人带来足够的AI算力。

Jetson Nano(左)及其开发板(右)

Jetson Nano是一款形状小巧的嵌入式主板,搭载了四核Cortex-A57处理器,128核英伟达Maxwell GPU以及4GB LPDDR 内存。

此外,Jetson Nano还支持一系列流行的AI框架,包括TensorFlow、PyTorch、Caffe、Keras和MXNet,因此大多数算法都属于即插即用型。另外还有一些常见的端口和接口,包括USB A接口和B接口、千兆以太网接口,并且支持microSD存储。

Jetson Nano与英伟达的开源机器人相连

英伟达希望 Jetson Nano 的价位能够让一些新用户接触人工智能硬件开发。英伟达自动化机器副总裁兼总经理Deepu Talla表示:“预计将会有许多制造商都想要进入人工智能领域,但是,这在过去一直无法实现,Jetson Nano将帮助他们做到这一点。

Jetson Nano的价格确实具有竞争力,但它并不是特例。例如,英特尔推出的售价为79美元的Neural Compute Stick(一款基于USB的深度学习推理套件和独立的人工智能加速器),谷歌最近也推出了两款类似的设备,分别是售价150美元的Coral Dev Board单板计算机,以及售价75美元可以为机器学习提供推理能力的Coral USB加速器。

相关视频地址:

http://v.qq.com/x/page/b0851yczufm.html

来自:天极网

Scratch3.0正式发布 脱胎换骨扩展强大

作者:王文文

Scratch是一款由麻省理工学院(MIT)设计开发的少儿编程工具。

早期版本基于Adobe AIR,因此一直无法让iOS和Android的设备运行。近日Scratch官方终于发布了以Blocky为核心的Scratch 3.0,采用Node.js + Html5技术, 支持积木拖拽式 图形界面开发,可以在iOS & Android手机平板及桌上电脑跨平台使用,为青少年编程降低了难度!

而且Scratch 3.0可以向下兼容,因此你不必担心以前的作品无法调试。

你可以访问:https://scratch.mit.edu/create在线编辑,

也可以从:https://scratch.mit.edu/download下载最新的离线编辑器。

新版Scratch界面

此版本更新内容包括:

1、采用JS+Html5的页面技术,除了笔记本或台式机之外,还可以在平板电脑上创建和展示项目。

2、声音引擎(Audio Engine)重新设计,程序画面的速度因为WebGL的加速,达到40 fps,比Scratch 2.0的30fps快了一些,支持16:9画面。

3、新的精灵和背景,还有全新的扩展库,允许连接到Micro:bit、LEGO MINDSTORMS EV3等硬件,40多种语言支持。(连语音识别都给你准备了)

4、将舞台移到了编辑器右边(我倒是觉得放左边更好)。

5、新的运算符,使文本(字符串)更容易使用。

6、新的笔块(pen blocks),支持透明度。

7、IDE的小猫图标都改成字母了。

8、还有其他更新内容请自行发掘。

新版扩展区

从此次大改版大家应该能看出,Scratch志向不小。特别是新加的几个扩展,都是流行的IoT和AI应用。如果你的孩子在家用它搞出什么黑科技,千万不要惊讶。

研究员利用 AI 打击盗猎大象活动

美国 Cornell University 的 Elephant Listening Project 是利用录音数据来追踪非洲森林象的计划,他们通过研究动物的呼叫声来协助研究员追踪大象族群的数目,最终更希望借此保护大象免受偷猎者的伤害。可是这计划在每 3 个月就会获得 7TB 数据需要处理,通常都要 12 星期的时间才能分析完成,在忙于处理数据时就可能已经出现了新威胁,所以研究员就希望利用 AI 来加速分析追踪数据的过程。

Elephant Listening Project 是与一家专门开发分析音频数据的 AI 的新创公司 Conservation Metrics 合作,利用后者的 AI 来大大减少收集数据和分析的所需时间。据 Elephant Listening Project 的负责人 Peter Wrege 所道,这合作的重点为加速,让他们能更快地提供分析结果予国家公园的管理人员,让他们作出应对措施;如果要花逾年的时间才能知道大象在公园里的活动,那已经为时已晚。

目前预计有约 40,000 头森林象栖息于中非,数字已经比十年前大减 60%,其中盗猎活动是大象数目锐减的最大原因。科学家发现在加蓬(Gabon)就有 25,000 头森林象在 2004 年至 2014 年间被杀;刚刚过去的一星期,Elephants Without Borders 就在野生动物保护区附近发现有 90 头大象的尸体,全都因为盗猎活动而死亡。

目前 Conservation Metrics 已经能在 22 天内完成分析,并持续努力缩短需时。据指他们最近成功加入微软的 AI for Earth 计划并能利用 Azure 服务,这有望把分析时间缩短至一天。Wrege 表示,音频数据是会源源不绝地记录下来,但这方法能让我们定期从中获得有用信息。即使这挑战是令人生畏的,但是值得的,而且能够克服下去的,只要坚持到底就可以了。

经由: Engadget
来源: Cornell University

美军火商邀大众开发更迅捷的 AI 无人机导航系统

当前,自动驾驶的无人机很少能进行高速飞行,更别说挑战专业的竞速飞手了。

Lockheed Martin(洛克希德.马丁)与 Drone Racing League(无人机竞速联盟)想要逆转这现况,两者合作开展 AlphaPilot Innovation Challenge,鼓励大众开发高速飞行的无人机 AI 系统,并在DRL联盟的比赛中取得胜利。

AlphaPilot Innovation Challenge既是一项合作,又是一项挑战赛,参与的开发者不仅需要将AI系统开发出来,更需要赢得这场比赛。据悉,参赛的开发者可以在NVIDIA Jetson的平台上开发AI,以便让开发好的AI系统能够转移到联盟的AIRR电路板上使用。

这挑战会在2018年 11 月正式开始,奖金总额达 200 万美元,而且还有额外 25 万美元的奖金来鼓励首个能击败专业 DRL 飞手的 AI 系统开发者。

这计划除了宣传无人机竞速联盟之外,对于洛马来说,更能借助通过 AlphaPilot 的技术来开发无人航机(民用或军用),带来更便宜、更具弹性的操作方案。

来源: Lockheed Martin