简介
奥特曼是许多孩子心目中的超级英雄，他们英勇无畏、保护地球，深受小朋友们的喜爱。每个奥特曼都有独特的外形和能力，但对大人来说，往往难以区分不同的奥特曼角色。这就引出了一个有趣的主题：我们可以利用机器学习的强大功能，教计算机识别和分类这些奥特曼，让每个人都能轻松辨别！
教学目标
· 了解机器学习的基本概念。
· 学会使用 Teachable Machine 进行图像分类。
· 实际操作，通过案例学习如何辨别不同的奥特曼角色。
课程内容
1. 什么是机器学习？
机器学习是人工智能的一个分支，通过分析大量数据，计算机可以学习模式并做出预测。
2. 小喵可视化机器学习
小喵可视化机器学习是一个小喵为了降低中小学生学习人工智能的难度，提供的可视化机器学习平台，提供网页版本，即用即走，让老师备课更方便，以低成本学习人工智能，体验人工智能的魅力。
3. 本节课的案例：分辨不同的奥特曼
众所周知，对于不太熟悉奥特曼的人来说，分辨出不同奥特曼简直是灾难。
但其实每个奥特曼都有其特征，但是这个特征不好向计算机描述，因此使用机器学习的图像分类就最合适，通过它自己看图片找规律，就能进行学习分辨。
我们将创建一个模型，用于识别和分类不同的奥特曼角色。
4. 操作步骤
第一步：准备图像
· 收集不同奥特曼角色的图像（至少 10 张每个角色），这里只收集了5个角色，初代奥特曼、戴拿奥特曼、迪迦奥特曼、盖亚奥特曼、梦比优斯奥特曼
· 确保每个角色的图像质量良好，角度多样
由于时间的关系，我已给大家准备好了不同种类奥特曼的图片。大家导入使用即可。
第二步：创建模型
2. 左下角选择添加扩展，选择可视化机器学习，再打开模型训练工具。
3. 选择图像分类（因为要分辨不同的奥特曼图片）
4. 新建6个样本，分别是初代奥特曼、戴拿奥特曼、迪迦奥特曼、盖亚奥特曼、梦比优斯奥特曼和空环境，注意修改分类标签名称和上传对应图片。
第三步：训练模型
1. 点击“训练”按钮
2. 等待模型训练完成（通常几十秒内）
第四步：测试
启动摄像头进行测试，把对应要检测的图片放在镜头前进行识别。
第五步：评估与优化
· 检查模型对新图像的分类准确性。
· 如果准确率不高，可以添加更多图像进行再训练，针对不准的分类添加更多的样本。
5. 创建程序
小喵的可视化平台魅力在于训练完后的数据，可以直接导入在Kittnblock中进行图形化编程，通过不同的识别结果控制不同逻辑。
点击使用模型，跳转回图像化编程
打算写一个程序，当摄像头识别到不同奥特曼时，召唤不同的奥特曼角色。
针对Kitten小黑猫角色，写的程序：
针对不同奥特曼写的程序：
6. 运行程序
可以将舞台最大化，全屏模式
拿出图片进行识别，识别成功，舞台召唤出对应奥特曼角色
7. 总结与讨论
· 学生分享他们程序的观察和体验。
· 讨论机器学习可能还能应用在生活的什么地方？
将机器学习和学生喜爱的奥特曼结合一点，让课程学习更有趣! 奥特曼也给小喵AI可视化学习点赞！
视频效果
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