Finale

Die Teachable Machine ist eine schnelle und einfache Möglichkeit, Machine-Learning-Modelle für deine Webseiten, Apps und mehr zu erstellen – ohne Vorkenntnisse. Trainiere deinen Computer, um deine eigenen Bilder, Töne und Posen zu erkennen. Kann es sein, dass du dir deinen Computer programmieren kannst, so dass er erkennt, ob eine Banane reif ist oder nicht? Oder kannst du ein Spiel programmieren wo man die Anweisungen nur auf ein Papier zeichnen und in die Webcam zeigen muss? Hier kannst du es tun.

Dein eigenes Projekt!

Es gibt noch so viel mehr Möglichkeiten deine eigene KI mit der Teachable Machine zu programmieren. Überlege dir doch mal ein eigenes Projekt! Z.B. kannst du eine KI programmieren, die eine fliegenden von einer sitzenden Biene unterscheiden kann? Oder auch etwas ganz anderes… lass deiner Kreativität freien lauf! Hinweis: wenn du ein Projekt mit Bildern machst, kannst du z.B. Pixabay als Bilderquelle verwenden. Du kannst aber auch eigene Bilder machen und die benutzen.

>>Hier gehts zur Teachable Machine<<

Zuerst brauchst du eine Projektidee. Wenn du schon eine hast – umso besser, dann kannst du direkt mit der Umsetzung beginnen. Ansonsten gibt es hier ein paar Ideen:

• Erkennen ob eine Biene fliegt, sitzt, Pollen geholt hat oder in welche Richtung sie läuft
• Klassifizierung von Tier- oder Blumenarten
• Erkennen von Sprachen

Für Fortgeschrittene:

• Nutze die Webcam, z.B. für gezeichnete Befehle oder Personenerkennung
• Erstelle eine Audioprojekt, womit du Gäusche klassifizieren kannst

1. Öffne die Teachable Machine in einem neuen Fenster:

Teachable Machine

2. Wähle ein Projekt (z.B. Bildprojekt-> Modell mit Standardbildern) 3. Definiere deine Klassen (gebe ihnen Namen und füge ggf. Neue hinzu) 4. Lade für jede Klasse Beispiele hoch (z.B. passende Bilder von Pixabay) 5. Klicke auf “Modell trainieren”. Nun kannst du in deiner Vorschau Dateien hochladen und schauen, wie gut dein Modell passt. Du kannst dein Modell auch jederzeit neu trainieren.

Gehe auf den Menüschalter neben “Teachable Machine” und dann auf “Projekt als Datei herunterladen”. Diese .tm-Datei kannst du dann oben über “Datei auswählen” uns schicken.