Tabla de contenido:
- Suministros
- Paso 1: Video del proyecto
- Paso 2: Impresión 3D
- Paso 3: Electrónica
- Paso 4: Entrenamiento de la IA - Dialogflow
- Paso 5: Remo.tv
- Paso 6: ¡Resultado
Video: Detector Bull **** impulsado por IA: 6 pasos (con imágenes)
2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificación: 2024-01-30 08:41
¡El único dispositivo que todos necesitamos, un Detector Bull **** con tecnología de IA!
Suministros
- Frambuesa pi
- Anillo NeoPixel
- impresora 3d
- TinkerCAD
- Cámara Pi
- Kit AIY
- Google Dialogflow
- Pitón
- Raspian
- Remo.tv
Paso 1: Video del proyecto
Paso 2: Impresión 3D
Lo primero es lo primero, necesitamos un contenedor. En este caso optamos por imprimir en 3D uno bonito y colorido. También puede usar otra cosa, siempre que todos los componentes electrónicos encajen.
Felices con nuestra caja, podemos imprimir en 3D un emoji de caca creado por 3DCreatorPurzi. Todo lo que tenemos que hacer es agregar un espacio hueco en la parte inferior para sostener nuestro anillo NeoPixel.
Se adjuntan todos los archivos del modelo.
Paso 3: Electrónica
Todo comienza con una Raspberry Pi 3B +.
Como queremos usar Speech-To-Text también tenemos que agregar un AIY VoiceHat y el micrófono correspondiente. Todo está documentado aquí.
Por último, pero no menos importante, conectamos el anillo de NeoPixel, aquí hay un gran tutorial para eso.
Con todo configurado, podemos probar el anillo Speech-To-Text y NeoPixel, el código de prueba está adjunto.
Paso 4: Entrenamiento de la IA - Dialogflow
Para nuestra IA, usaremos Dialogflow. Originalmente, está destinado a ser utilizado como software de chatbot, podemos usarlo ligeramente para entrenar nuestro detector de bull ****.
Creamos dos intentos, uno es nuestro respaldo y el otro bull ****. A continuación agregamos todo el contenido en las frases de entrenamiento de nuestra intención bull ****. Realmente puedes volverte loco aquí.
Después de guardar, nuestro bot se entrenará para detectar bull **** según las frases de entrenamiento dadas. Una vez hecho esto, podemos usar un poco de código Python para conectarnos a nuestra IA recién entrenada.
El flujo de datos es el siguiente:
- El micrófono capta a alguien que habla y lo graba.
- Este archivo se envía a Google Cloud y se transforma en texto.
- El texto generado se envía de vuelta a la Raspberry Pi.
- Luego, este texto se envía a Dialogflow.
- Dialogflow intenta hacer coincidir el texto con el contenido de nuestra intención bull **** y, según el resultado, devolverá la intención bull **** o la alternativa predeterminada.
- En nuestra Pi, verificamos el nombre de la intención, y si es 'Intención alternativa predeterminada', le decimos a las luces que parpadeen en verde, lo que significa que no hay bull ***. De lo contrario, parpadeamos en rojo, indicando bull ****.
Se adjunta el código completo.
Paso 5: Remo.tv
¡No podemos guardarnos algo tan poderoso para nosotros! Entonces, vamos a hacer que nuestro detector esté disponible para todos. Para que esto suceda, usaremos Remo.tv, una plataforma de transmisión de robots. Todo lo que tenemos que hacer es conectar una cámara Pi y seguir sus instrucciones de configuración.
Una vez que esté configurado Remo.tv, escribiremos nuestro propio controlador de chat. En lugar de utilizar Speech-To-Text, enviamos directamente los mensajes de chat que recibimos en Remo.tv a Dialogflow. El resto de la lógica sigue siendo la misma. Simplemente agregue una nota en segundo plano para decirles a los visitantes lo que están mirando, y terminamos.
Paso 6: ¡Resultado
¡Construimos con éxito un detector bull **** impulsado por IA, que puede aprender de nuevas entradas!
Puede probarlo usted mismo aquí mismo.
Ahora, ¿dónde podemos recoger nuestro premio Nobel de la Paz?
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