Mục lục I Tìm hiểu Scratch 3.0 Online 9 Chương 1. Scratch 3.0 Online 11 1 Giới thiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2 Các thao tác cơ bản . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.1 Chỉnh ngôn ngữ sang Tiếng Việt . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2 Tạo mới Lưu Mở dự án . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3 Các khối lệnh cơ bản . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 4 Các khối lệnh nâng cao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 5 Câu hỏi ôn tập . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 Chương 2. Đồ họa và Âm nhạc 17 1 Giới thiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2 Đồ họa Bút vẽ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 3 Chương trình vẽ hoa văn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 4 Âm nhạc . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 4.1 Hiện thực tiếng trống . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 4.2 Hiện thực tiếng piano . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 5 Câu hỏi ôn tập . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 Chương 3. Học máy với Google AI Video 27 1 Giới thiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2 Bắt đầu với Học Máy Google . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3 Huấn luyện dữ liệu sai . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 4 Xuất kết quả huấn luyện . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 5 Lưu dự án vào Google drive . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 6 Mở dự án từ Google drive . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 7 Câu hỏi ôn tập . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 Chương 4. Tích hợp nhận dạng hình ảnh 37 1 Giới thiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 2 Công cụ học máy với Google . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 3 Nhận dạng hình ảnh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 4 Cải thiện độ chính xác . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 5 Câu hỏi ôn tập . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 Scratch 3.0 Online Trang 5 Chương 5. Học máy với Google AI Audio 43 1 Giới thiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 2 Huấn luyện hệ thống âm thanh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 3 Xuất kết quả huấn luyện . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 4 Lưu dự án vào Google drive . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 5 Mở dự án từ Google drive . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 6 Câu hỏi ôn tập . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 Chương 6. Tích hợp nhận dạng âm thanh 51 1 Giới thiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 2 Nhận dạng âm thanh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 3 Text Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 4 Câu hỏi ôn tập . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 Chương 7. Kết nối với Microbit 57 1 Giới thiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 2 Phần mềm chạy nền Firmware . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 3 Kết nối Scratch 3.0 và Microbit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 4 Hiển thị trên Microbit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 5 Nút nhấn trên Microbit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 6 Câu hỏi ôn tập . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 Chương 8. Tùy chỉnh firmware cho Microbit 63 1 Giới thiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 2 Môi trường lập trình MakeCode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 3 Thêm sự kiện hành vi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 4 Hiện thực sự kiện trên Scratch 3.0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 5 Câu hỏi ôn tập . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 Chương 9. Điều khiển Robot Microbit 69 1 Giới thiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 2 Nạp firmware cho Robot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 3 Điều khiển Robot di chuyển . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 4 Đọc dữ liệu từ cảm biến . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 4.1 Cảm biến khoảng cách . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 4.2 Cảm biến đường kẻ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 5 Scratch 3.0 trên di động . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 6 Câu hỏi ôn tập . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 Chương 10. Hiện thực AGV Robot 75 1 Giới thiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 2 Thay đổi firmware cho Robot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 3 Di chuyển theo đường kẻ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 4 Điều khiển cánh tay . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 5 Câu hỏi ôn tập . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 Trang 6 The Dariu Foundation II Dự án với Scratch 3.0 Online 83 Chương 11. Trợ lý ảo với Text Classification 85 1 Giới thiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 2 Nhập diện giọng nói . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 3 Trí thông minh nhân tạo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 4 Phân loại văn bản . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 5 Câu hỏi ôn tập . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 Chương 12. Thị giác Máy tính với Video AI 93 1 Giới thiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 2 Dự án điểm danh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 3 Dự án phân loại rau quả . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 4 Robot tự hành . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 5 Triển khai với Mini PC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 5.1 Máy tính NUC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 5.2 Máy tính nhúng LettePanda . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 5.3 Điện thoại di động . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 6 Câu hỏi ôn tập . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
Nguyễn Văn Hạnh - Lê Trọng Nhân Lê Phương Nam - Băng Ngọc Bảo Tâm LỜI MỞ ĐẦU Những ngày đầu năm 2018, hợp tác với quỹ Dariu(The Dariu Foundation) dự án "Phổ Cập Kĩ Năng Số - Digital Literacy Initiative", lập trình kéo thả ngơn ngữ Scratch bắt đầu trở thành ngôn ngữ phổ cập cho em học sinh Khơng lâu sau đó, có thêm ScratchJR dành cho lứa tuổi cấp Scratch 3.0, phiên nâng cấp với đồ họa đẹp dành cho học sinh cấp Với phát triển nhanh khoa học cơng nghệ, đặc biệt lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo Robotics, ngơn ngữ lập trình phát triển theo để cung cấp thêm câu lệnh mới, làm phong phú thêm trải nghiệm người học Không nằm ngồi mục đích đó, Scratch 3.0 phiên trực tuyến đời Một điều vô thú vị, mã nguồn cho phần mềm Scratch 3.0 Online phổ biến để nhiều tổ chức hay nhà phát triển định nghĩa cho phần mềm tính Trong giáo trình này, chúng tơi chọn phần mềm từ MIT (Massachusetts Institute of Technology), học viện vô tiếng nguồn cội ngôn ngữ lập trình Scratch Chúng tơi hân hạnh gửi đến bạn đọc cơng nghệ Trí tuệ nhân tạo, Robotics hay cơng nghệ nhận dạng giọng nói, vốn phổ biến thiết bị thông minh ngày Dựa vào kiến thức tảng này, chúng tơi vơ tham vọng bạn đọc tạo dự án phức tạp, Trợ lý ảo hay Robot tự hành Lời cuối cùng, xin cảm ơn The Dariu Foundation cho hội để đồng hành nhiều dự án liên quan đến lập trình, để tài liệu có hội đến với người đọc Tôi xin chân thành cảm ơn tất bạn bè, đối tác đồng hành suốt chặng đường dài dự án "Phổ Cập Kĩ Năng Số - Digital Literacy Initiative" Mục lục I Tìm hiểu Scratch 3.0 Online Chương Scratch 3.0 Online Giới thiệu Các thao tác 2.1 Chỉnh ngôn ngữ sang Tiếng Việt 2.2 Tạo mới/ Lưu/ Mở dự án Các khối lệnh Các khối lệnh nâng cao Câu hỏi ôn tập Chương Đồ họa Âm nhạc Giới thiệu Đồ họa - Bút vẽ Chương trình vẽ hoa văn Âm nhạc 4.1 Hiện thực tiếng trống 4.2 Hiện thực tiếng piano Câu hỏi ôn tập Chương Học máy với Google - AI Video Giới thiệu Bắt đầu với Học Máy Google Huấn luyện liệu sai Xuất kết huấn luyện Lưu dự án vào Google drive Mở dự án từ Google drive Câu hỏi ôn tập Chương Tích hợp nhận dạng hình ảnh Giới thiệu Công cụ học máy với Google Nhận dạng hình ảnh Cải thiện độ xác Câu hỏi ôn tập Scratch 3.0 Online 11 12 12 12 13 13 14 16 17 18 18 20 21 22 23 25 27 28 28 31 32 33 34 35 37 38 38 39 39 41 Trang Chương Học máy với Google - AI Audio Giới thiệu Huấn luyện hệ thống âm Xuất kết huấn luyện Lưu dự án vào Google drive Mở dự án từ Google drive Câu hỏi ôn tập Chương Tích hợp nhận dạng âm Giới thiệu Nhận dạng âm Text Classification Câu hỏi ôn tập Chương Kết nối với Microbit Giới thiệu Phần mềm chạy - Firmware Kết nối Scratch 3.0 Microbit Hiển thị Microbit Nút nhấn Microbit Câu hỏi ôn tập Chương Tùy chỉnh firmware cho Microbit Giới thiệu Môi trường lập trình MakeCode Thêm kiện hành vi Hiện thực kiện Scratch 3.0 Câu hỏi ôn tập Chương Điều khiển Robot Microbit Giới thiệu Nạp firmware cho Robot Điều khiển Robot di chuyển Đọc liệu từ cảm biến 4.1 Cảm biến khoảng cách 4.2 Cảm biến đường kẻ Scratch 3.0 di động Câu hỏi ôn tập Chương 10 Hiện thực AGV Robot Giới thiệu Thay đổi firmware cho Robot Di chuyển theo đường kẻ Điều khiển cánh tay Câu hỏi ôn tập Trang 43 44 44 47 49 49 50 51 52 52 53 55 57 58 58 59 60 61 62 63 64 64 65 66 68 69 70 70 71 72 72 72 73 74 75 76 76 78 78 80 The Dariu Foundation II Dự án với Scratch 3.0 Online 83 Chương 11 Trợ lý ảo với Text Classification Giới thiệu Nhập diện giọng nói Trí thơng minh nhân tạo Phân loại văn Câu hỏi ôn tập 85 86 86 87 88 91 93 94 94 96 96 96 97 97 98 99 Chương 12 Thị giác Máy tính với Video AI Giới thiệu Dự án điểm danh Dự án phân loại rau Robot tự hành Triển khai với Mini PC 5.1 Máy tính NUC 5.2 Máy tính nhúng LettePanda 5.3 Điện thoại di động Câu hỏi ôn tập Scratch 3.0 Online Trang Trang The Dariu Foundation Phần I Tìm hiểu Scratch 3.0 Online Scratch 3.0 Online Trang CHƯƠNG 11 Trợ lý ảo với Text Classification Giới thiệu Với thành tự lĩnh vực nhận dạng giọng nói (Speech To Text), khái niệm trợ lý ảo trở nên vô thông dụng thiết bị di động tivi thơng minh Ban đầu, làm chức tìm kiếm giọng nói Tuy nhiên, trải qua thời gian dài thu thập liệu, hệ thống nâng cấp thành hệ thống trợ lý ảo Trong này, dùng câu lệnh khối Text Classification để thực trợ lý ảo với chức nhận diện giọng nói - phân loại trả lời lại với người dùng Chúng ta sử dụng thêm công cụ cao cấp hỗ trợ cơng cụ này, phân loại liệu Chẳng hạn bạn nói "Good bye" "bye" hay chí "bye bye", hệ thống phải nhận tất cụm từ Chào tạm biệt mà xử lý cho Thực ra, bạn tự thực chức nhiều câu lệnh , phù hợp cho toán nhỏ Các mục tiêu dự án sau: • Sử dụng hiệu câu lệnh liên quan đến giọng nói • Sử dụng cơng cụ Text Classification • Xây dựng hồn thiện ứng dụng Trợ lý ảo Nhập diện giọng nói Chúng ta bắt đầu kích hoạt trợ lý ảo nhấn vào cờ màu xanh Hệ thống nói câu xin chào, sau chờ bạn nói với Tùy vào câu nói bạn mà trả lời lại Trong trường hợp bạn nói "Bye", trợ lý ảo kết thúc Với chức trên, bước đầu thực sau: Hình 11.1: Chương trình nhận dạng giọng nói Đầu tiên, phải khai báo thêm biến, đặt tên Trả Lời để lưu lại giá trị biến answer Sở dĩ sử dụng trực tiếp biến answer khơng thể đặt lại giá trị ban đầu cho Đây điều hạn chế lớn sử dụng vịng lặp chương trình Trang 86 The Dariu Foundation Tiếp theo, việc sử dụng khéo léo câu lệnh ask and wait: khơng cho nội dung vào phần ask Lúc đó, chương trình lắng nghe mà thơi Chúng ta cho in hình chương trình nhận dạng được, để sử dụng cho bước Trí thơng minh nhân tạo Chúng ta thực chương trình nhỏ câu lệnh để minh họa cho trí thơng minh nhân tạo trợ lý ảo Tùy vào câu nói người dùng, máy trả lời lại, ví dụ sau: • Người nói: Hello - Máy nói: Hello, Nice to see you! • Người nói: Turn on the light - Máy nói: The light is already turned on! • Người nói: Người nói: I am tired - Máy nói: I play a song for you! • Người nói: Bye - Máy nói: Bye, hope to see you soon! Các câu lệnh nâng cấp sau: Hình 11.2: Trí tuệ nhân tạo cho Trợ lý ảo Như vậy, trí tuệ nhân tạo thực câu lệnh nằm bên vòng lặp Khi người dùng nói tạm biệt, câu nói từ phía trợ lý ảo thực cuối cùng, nằm bên ngồi vịng lặp Chúng ta hồn tồn thực thêm câu nói khác, chí gửi tín hiệu điều khiển bật tắt đèn mạch Microbit Phần xem tập thêm cho bạn đọc tự thực sáng tạo Scratch 3.0 Online Trang 87 Phân loại văn Công cụ thực cần thiết việc thực dự án thật, ngơn ngữ tự nhiên, có nhiều cách nói để diễn tả mục đích Chẳng hạn để nói câu xin chào, tiếng Anh có nhiều cách diễn đạt, Hello hay Hi từ đơn giản Chúng ta bắt từ khóa câu trả lời người dùng để thực trí tuệ nhân tạo Tuy nhiên nhóm lệnh này, có cơng cụ mạnh mẽ hơn, gọi phân loại văn Bằng cách nhấn vào nút Edit Model, có giao diện sau: Hình 11.3: Công cụ phân loại văn Một số thông tin quan trọng tóm tắt sau đây: • Tên Class: Nhãn phân loại đối tượng, giống với Video AI Google Tất nhiên đặt tên tiếng Việt có dấu • Add Example: Giống liệu huấn luyện bên video, liệu Text • Add a Lable: Thêm nhãn phân loại đối tượng • Done: Kết thúc việc xây dựng mơ hình phân loại Bạn đọc tự tạo cho mơ hình đơn giản, minh họa hình bên dưới, cho mục đích Xin Chào Tạm Biệt: Trang 88 The Dariu Foundation Hình 11.4: Hai nhãn phân loại Xin Chào Tạm Biệt Quay trở lại với chương trình, thực lại chức này, cách sử dụng câu lệnh matches, câu lệnh nhóm, sau: Hình 11.5: Cải tiến chương trình câu lệnh matches Như vậy, có nhiều cách nói Xin chào với trợ lý ảo, nhiều cách nói tạm biệt Một số hạn chế hệ thống phân loại giống phần Video AI Google Với giá trị khởi tạo cho biến Trả Lời chuỗi rỗng, bị liệt kê vào nhóm Tạm Biệt!!! Do đó, bạn cần phải thay đổi giá trị khởi tạo nó, thành hello chẳng hạn Scratch 3.0 Online Trang 89 Để bổ sung thêm thông tin cho mơ hình tại, bạn chọn lại Edit Model Để lưu mơ hình lại dùng cho dự án khác, bạn chọn vào nút Load/Save Model Giao diện sau ra: Hình 11.6: Lưu mở lại mơ hình huấn phân loại văn Bạn chọn tiếp Export Classifier trường hợp muốn lưu lại chọn Import Classsifer trường hợp muốn mở lại mơ hình cũ Trang 90 The Dariu Foundation Câu hỏi ôn tập Câu lệnh nhận dạng giọng nói nằm nhóm lệnh nào? A PRG Microbit Robot Blocks B Cảm biến video C Text Classification D Tất sai Trí thông minh nhân tạo thực chủ yếu câu lệnh nào? A lặp mãi B C D Tất Để chương trình người sử dụng nói "bye", câu lệnh sử dụng A B C lặp mãi D lặp Để lưu mở lại mơ hình huấn luyện cũ, bạn chọn vào nút đây? A Edit Model B Load Model C Save Model D Load/Save Model Với mơ hình huấn luyện trên, từ sau thuộc vào nhóm Xin Chào? A Xin Chào, Hello, Hi B Hello, Hi, Bye C Hello, Hi D Tất sai Với mơ hình huấn luyện trên, từ sau thuộc vào nhóm Tạm Biệt? A Tạm Biệt, Good bye, bye bye B Good bye, bye, bye bye C Hello, Hi D Tất sai Khi chuỗi rỗng, mơ hình này, nhận dạng thuộc nhóm nào? A Tạm Biệt B Xin chào C Cả nhóm D Khơng nhóm Đáp án C B D D Scratch 3.0 Online C B A Trang 91 Trang 92 The Dariu Foundation CHƯƠNG 12 Thị giác Máy tính với Video AI Giới thiệu Trong cuối giáo trình này, chủ yếu đưa ý tưởng cho dự án liên quan đến Thị giác máy tính (computer vision) Kĩ thuật chủ yếu dự án liệt kê phân loại hình ảnh cơng cụ Teachable Machine Google Bạn đọc tự sáng tạo để kết hợp thêm với phần cứng, mạch Microbit chí phát giọng nói cơng cụ Text Classification Trong ý tưởng dự án trình bày, có loại khác nhau: Camera đặt cố định (dự án điểm danh - nhận diện khuôn mặt) Camera di chuyển q trình hoạt động (ví dụ Robot) Đối với dạng thứ 2, chúng tơi trình bày số máy tính nhỏ All in One mà bạn đọc dùng để triển khai hệ thống Thông qua dự án đây, bạn đọc hình dung rằng, điều phân biệt mắt, mặt lý thuyết huấn luyện cho hệ thống để phân biệt Camera Chính đặc điểm này, mà chủ đề có tên thị giác máy tính Thêm nữa, giải pháp tiết kiệm so sánh với hệ thống tự động dựa cảm biến Ví dụ để phát cịn trống bãi xe tơ, tốn trang bị ô đỗ xe cảm biến Trong trường hợp này, hệ thống dùng camera tiết kiệm nhiều Mặc dù độ xác camera khơng thể đảm bảo tính xác 100%, dùng cho bãi đỗ xe tiên tiến giới Dự án điểm danh Với dự án này, bạn áp dụng cho việc điểm danh lớp học, kiểm tra người vào xe bus phòng họp có nằm danh sách định sẵn, chí kiểm tra xem người hết khỏi xe bus hay chưa Đầu tiên, để thực dự án này, bạn phải có đủ liệu gương mặt toàn danh sách cần nhận dạng Trong dự án này, bạn phải lưu ý thành viên "vơ danh" ảnh khơng có người, để tăng độ xác việc nhận dạng Các dự án thường có hệ thống camera lắp cố định, nên việc thu thập ảnh vấn đề khó khăn Sau huấn luyện công cụ Teachable Machine, bạn cần tạo danh sách để lưu thành viên, có đủ sở để trả lời câu hỏi có thành viên có mặt, gồm ai, thành viên vắng mặt cụ thể Theo kinh nghiệm tôi, bạn nên có danh sách: danh sách gốc danh sách người có mặt Khi phát người, bạn thêm người vào danh sách người có mặt Để tạo danh sách, bạn vào mục Các biến số chọn tiếp vào Tạo danh sách, minh họa hình bên dưới: Sau tạo xong danh sách, Scratch tự động sinh hàng loạt câu lệnh tương ứng để thao tác danh sách, bao gồm thêm phần tử, xóa phần tử quan trọng nhất, duyệt qua danh sách Thao tác danh sách tác vụ Trang 94 The Dariu Foundation Hình 12.1: Tạo danh sách cho dự án điểm danh không đơn giản, có từ phiên Scratch 2.0 nên chúng tơi khơng trình bày chi tiết Chương trình bên ví dụ, phát có mặt người, hệ thống duyệt qua danh sách gốc Nếu người có danh sách gốc, thêm vào danh sách Có Mặt Một chương trình gợi ý sau: Hình 12.2: Hiện thực chức điểm danh Rất may mắn Scratch 3.0 có hỗ trợ cho kiểm tra phần tử có nằm danh sách hay khơng Thậm chí, cịn cho biết phần tử nằm vị trí danh sách Bình thường, phải duyệt qua phần tử danh sách gốc so sánh với phần tử Việc thêm phần tử vào danh sách Có Mặt nên kiểm tra, để đảm bảo phần tử chưa tồn danh sách Có Mặt Scratch 3.0 Online Trang 95 Dự án phân loại rau Đây dự án tiềm cho chủ đề Thị giác máy tính Bạn phân biệt rau xanh bị sâu rau xanh tốt, phân loại cà chua sống hay cà chua chín, xa hơn, dự đốn cà chua đến kì thu hoạch hay chưa Tất chủ đề đề cần việc thu thập liệu tỉ mỉ đa dạng để huấn luyện hệ thống Các dự án có đặc điểm giống toán điểm danh, camera thiết lập cố định Do đó, bạn dễ dàng thu thập huấn luyện liệu cho ảnh nền, điều khơng thể thiếu để nâng cao tính xác hệ thống nhận dạng Một ý tưởng mà chúng tơi muốn chia sẻ, hệ thống thay cho nhân viên cân rau siêu thị Hiện tại, nhân viên phải nhớ mã nhiều loại rau để tính giá thành Chúng ta dùng camera để nhận dạng, gợi ý cho nhân viên chọn vào rau cân Xa hơn, hệ thống thay hoàn toàn nhân viên siêu thị, người mua tự cân hàng mà muốn mua Robot tự hành Đây chủ đề vô hấp dẫn thời điểm Nhờ công nghệ lĩnh vực thị giác máy tính, mà sản phẩm tơ Robot tự hành ngày khả thi Thực ra, có sản phẩm mẫu chủ đề sử dụng thực tế Hãy tưởng tượng rằng, robot bạn trang bị webcam cao Chúng ta hồn tồn chụp hình đường đi, để nhận dạng Robot có đường hay khơng Việc điều khiển tương tự ý tưởng dị theo đường kẻ, nhiên cần xử lý đủ mạnh Robot nhanh được, chụp hình xử lý nhận dạng tác vụ tương đối phức tạp Tiếp theo, hồn tồn nhận diện biển báo giao thông, kĩ thuật tương tự: chụp hình huấn luyện nhiều biển báo cho hệ thống Một xử lý trường hợp không đủ, bạn phải cần xử lý độc lập: để đường để nhận biết biển báo giao thông Một hạntrieernkhi triển khai cơng nghệ Thị giác máy tính Robot hình ảnh từ camera hình ảnh động di chuyển theo Robot Việc đặt máy tính lên Robot khơng ổn giải pháp, máy tính không thiết kế để vừa hoạt động vừa di chuyển, khó hoạt động 24/7 Trong trường hợp này, bạn cần tới máy tính cơng nghiệp máy tính mini, trình bày phần Triển khai với Mini PC Trong tất dự án trên, dù máy tính khơng phải thiết bị thích hợp để triển khai hàng loạt, khơng bền khó để bảo trì Vì vậy, chúng Trang 96 The Dariu Foundation tơi giới thiệu số máy tính mà bạn đọc xem xét Theo thứ tự từ xuống mức độ phổ biến giá thành cao, máy tính chuyên dụng với giá thành thấp 5.1 Máy tính NUC Bạn tìm kiếm từ khóa NUC PC Mini PC để tham khảo sản phẩm Thực ra, sức mạnh ngang ngửa với máy tính để bàn thơng dụng, kích thước lại nhỏ gọn cầm lịng bàn tay Tùy vào cấu hình mà giá thành dao động từ triệu triệu VNĐ Một hình ảnh minh họa cho sản phẩm sau: Hình 12.3: Máy tính mini NUC Thực ra, để chạy giải thuật nhận dạng tảng web, bạn khơng cần máy tính mạnh Hãy lựa chọn cấu hình vừa phải, ưu tiên xài nguồn tiết kiệm lượng chí nguồn 5V để bạn dùng cục sạc điện thoại để vận hành 5.2 Máy tính nhúng LettePanda Sản phẩm thiết kế theo chuẩn công nghiệp hơn, xài điện chiều 5V nên dễ để triển khai Bên cạnh việc cài đặt hệ điều hành Windows, máy tính nhúng cịn dễ dàng kết nối với phần cứng phụ trợ khác Thêm nữa, giá thành phù hợp cho ứng dụng tầm trung Hình ảnh máy tính bên dưới: Sử dụng tồn linh kiện chip tích hợp, máy tính nhúng có độ bền cao, chịu va đập hoạt động điều kiện khắc nghiệt máy tính NUC Giá Scratch 3.0 Online Trang 97 Hình 12.4: Máy tính nhúng LettePanda thành máy tính nhúng dao động tầm triệu VNĐ Với lợi nhỏ gọn tiết kiệm lượng, bạn dùng cho dự án liên quan đến Robot tự hành với LettePanda Hiện tại, máy tính nhúng LettePanda xài hệ điều hành Windows 10 chúng tơi kiểm tra hồn tồn chạy giải thuật trí tuệ nhân tạo từ Google Việc nhận diện âm từ Micro có sẵn có hiệu suất chấp nhận 5.3 Điện thoại di động Đây thiết bị vô tiềm để triển khai ứng dụng đơn giản Mặc dù tại, điện thoại di động chưa có độ tương thích cao với mã nguồn mở Scratch 3.0 Online Tuy nhiên chúng tơi kì vọng ngày khơng xa, phiên Scratch chạy mượt mà điện thoại di động Với lợi đa số có sẵn điện thoại di động, điện thoại di động ln có sẵn camera lẫn micro Điện thoại di động có sẵn nguồn pin xài thời gian dài mà khơng cần sạc Do đó, tương lai dùng điện thoại di động cho ứng dụng mà khung hình chuyển động giải pháp tiết kiệm Cùng xài hệ điều hành Android với điện thoại, tương lai, hy vọng TIVI Box áp dụng giải thuật trí tuệ nhân tạo Trang 98 The Dariu Foundation Câu hỏi ôn tập Những ứng dụng sau thuộc nhóm Thị giác máy tính? A Nhận dạng từ khóa B Nhận dạng bảng giao thông C Điều khiển nhà thông minh D Tất Các thiết bị sau máy tính nhúng? A Laptop PC B Android Phone C Android Box D LettePanda Trên máy tính nhúng, trình duyệt thực thi đầy đủ tính Scratch 3.0 Online? A Internet Explorer B FireFox C Microsoft Edge D Google Chrome Cảm biến dò theo đường kẻ lưu vào khối nào? A read distance B line detected on C Cả khối D Tất sai Trong dự án điểm danh, cần phải sử dụng cấu trúc liệu nào? A Cấu trúc B Cấu trúc hàng đợi C Cấu trúc danh sách D Tất cấu trúc Máy tính nhúng LettePanda dùng cho ứng dụng sau thích hợp nhất? A Điểm danh B Nhận diện hoa C Phân biệt rau xấu - tốt D Robot tự hành Đối tượng hình cần cho ứng dụng sau đây? A Điểm danh B Nhận diện hoa C Phân biệt rau xấu - tốt D Tất ứng dụng Đáp án B D D B Scratch 3.0 Online C D D Trang 99