European Union Education and Awareness for Intelligent Systems Game Controller

Game Controller

Vorstellen von "Teachable Machine"

Stell den Schüler*innen die Website Teachable Machine vor und wie sie ein Bild-Projekt erstellen können. Obwohl die Website recht einfach zu bedienen ist, kann es notwendig sein, die Schritte zum Erstellen einiger Klassen zu zeigen, indem man einige Beispielbilder aufzeichnet und schließlich, wie man das Netzwerk trainiert.

Eine gute erste Übung für die Schüler*innen könnte sein, z.B. zwischen einzelnen Personen oder zwischen Gesichtsausdrücken zu unterscheiden, was entweder alleine oder in kleinen Gruppen gut funktioniert.

Zeige, wie man ein Modell exportiert

Sobald ein Modell trainiert wurde, kann es zur Verwendung in andere Anwendungen exportiert werden. Zeige deinen Schüler*innen, wie ein Modell mithilfe der Schaltfläche "Modell exportieren" als ZIP-Datei heruntergeladen werden kann. Dies unterscheidet sich vom Exportieren des gesamten Projekts, da es nur das trainierte Netzwerk und nicht die Bilddaten enthält.

Vorstellen von "Snake"

Um sein Modell in Aktion zu sehen, kann das Snake-Spiel auf der Website snake.c4f.wtf verwendet werden. Es ermöglicht Benutzer*innen, eine zip-Datei (kein Entpacken erforderlich) eines Modells hochzuladen und damit die Richtung der Schlange zu steuern. Damit ein Modell verwendet werden kann, muss es ein image-Modell sein und die Klassen up, down, left, right und none enthalten, sonst wird ein Fehler angezeigt. Dann kann das Spiel durch das Trainingsset gesteuert werden (zum Beispiel: Handgesten, Mimik, ...).

Lass die Schüler*innen experimentieren

Lass die Schüler*innen ihr eigenes Kontrollmodell erstellen und es auf der Website testen. Sie müssen es wahrscheinlich mehrmals anpassen, bis es wie erwartet funktioniert.

Modelle tauschen

Lass die Schüler*innen ihr Modell mit anderen Teams teilen und testet, wie gut ihre Modelle in dieser anderen Umgebung funktionieren. Funktioniert es noch?

Optimieren des Modells

Schließlich können die Schüler*innen versuchen, ihr Modell allgemeiner zu machen, indem sie die Vielfalt ihrer Trainingsdaten erhöhen. Bei einigen Schüler*innen funktioniert ein kleiner Wettbewerb gut, bei dem die Schüler*innen Punkte für jede Person erhalten, deren Input an Daten erkannt wird.

Material