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資源 | 适合小朋友的Scratch動手項目!AI在生活中的19個應用

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大資料文摘作品

編譯:蔣寶尚、龍牧雪

人工智能已經寫入中國小課程标準,但在中國小階段就已經入門人工智能的童鞋恐怕還是比較少見。戳藍字可以看兩篇國小生和中學生的程式設計指南:

我12歲,4年碼齡,我是這麼學程式設計的

一位16歲CEO教你如何在高中階段入門人工智能

如果你覺得Python對小朋友來說太難,那麼圖形化界面的Scratch程式設計語言可能是個不錯的選擇。我們找到了一個machine learning for kids的網站,上面搜集了各種和人工智能有關系的Scratch動手項目,一共19個,包括人臉識别、聊天機器人、教AI玩井字遊戲等。雖然不能通過這些項目直接操作計算機,但在虛拟界面上,小朋友們将能感受到這些生活中就能頻繁接觸到的AI系統背後的邏輯。

智能教室(Smart classroom)

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在Scratch中建立一個智能助理使你更容易控制虛拟裝置。

目的:訓練電腦如何識别你的指令

難度:低

标簽:數字助手、監督學習

讓我開心(Make me happy)

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在Scratch中建立一個角色,如果你對它說好話,它就會微笑,如果你對它說了一些壞話,就會哭。

目的:教計算機識别贊美和侮辱

難度:低

标簽:情感分析、監督學習

Snap!

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在Scratch中制作一款卡片遊戲,讓其學習如何識别卡片。

目的:教計算機識别圖示

難度:低

标簽:圖像分類、監督學習

郵差(Mailman Max)

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在Scratch中制作一個郵件分揀系統,可以識别信封上的手寫郵政編碼。

目的:使計算機能夠識别手寫體

難度:低

标簽:光學字元識别、手寫識别、圖像分類、監督學習

汽車或杯子(Car or cup)

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訓練電腦可以将照片分組。

目的:教計算機識别物體的照片

難度:低

标簽:圖像分類、監督學習

人臉解鎖(Face Lock)

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在Scratch裡制作一個手機,當能夠識别出你的臉的時候手機就會解鎖。

目的:訓練計算機可以識别人臉

難度:低

标簽:人臉識别、生物計量學、圖像分類、監督學習

去學校(Journey to school)

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訓練電腦能夠預測你在早上如何去學校。

目的:教計算機做出預測

難度:低

标簽:預測模型、監督學習

吃豆人(Pac-Man)

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在Scratch中建立一個吃豆人遊戲,并在遊戲中能夠躲避鬼魂。

目的:教計算機玩遊戲

難度:中

标簽:決策樹學習

聊天機器人(Chatbots)

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建立一個聊天機器人,可以回答你提的問題。

目的:教計算機識别問題

難度:中

标簽:情感分析、監督學習

旅遊資訊(Tourist Info)

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在Scratch中建立一個移動應用程式,可以根據人們的興趣推薦旅遊景點。

目的:教計算機提出建議

難度:中

标簽:訓練偏見、建議、監督學習

分院帽(Sorting Hat)

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建立一個像哈利波特電影裡一樣的分院帽,能夠根據你的語言特點将你配置設定到合适的學院。

目的:教計算機如何識别語言

難度:中

标簽:文本分類、監督學習、衆包

石頭、剪刀、布(Rock, Paper, Scissors)

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在Scratch中制作一個石頭、剪刀、布的遊戲。

目的:教計算機識别形狀

難度:中

标簽:圖像分類、監督學習

找書(Judge a book)

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在Scratch中制作遊戲來測試是否可以通過封面判斷一本書。

目的:教計算機識别視覺風格

難度:中

标簽:圖像分類、監督學習

找到Larry(Locate Larry)

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在Scratch中制作“Where's Wally?”風格的遊戲。

目的:教計算機在一張照片中尋找需要的内容

難度:中

标簽:圖像分類、監督學習、圖像預處理

迷惑(Confused)

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檸檬柚子傻傻分不清楚。如果電腦資料訓練不夠,顯然會出現這種情況。

目的:了解電腦無法識别相似物品的原因

難度:中

标簽:圖像分類、監督學習、過度拟合

圖書館(School Library)

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在Scratch中建立一個學校圖書管理者,可以使合适的讀者借到合适的書籍。

目的:教計算機提建議

難度:中

标簽:預測模型、建議、監督學習

井字棋(Noughts & Crosses)

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在Scratch中建立一個井字棋遊戲。

目的:教計算機如何玩遊戲

難度:高

标簽:決策樹學習、強化學習、分類資料

頂級王牌(Top Trumps)

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訓練一台電腦,以便能夠在Scratch中玩頂級王牌紙牌遊戲

目的:教計算機玩遊戲

難度:高

标簽:決策樹學習、強化學習、分類資料

頭條(Headlines)

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對一台電腦進行資料訓練,使其能夠識别新聞頭條。

目的:測試電腦識别語言使用的能力

難度:高

标簽:決策樹學習、強化學習、分類資料

打開這個連結就能體驗:

https://machinelearningforkids.co.uk/#!/worksheets