App Inventer 用于AI的实际例子
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Mar 27, 2024
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技术分享
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通过App Inventor,开发者可以利用其内建模块和组件。
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Post
App Inventor是一款由谷歌实验室开发,后移交麻省理工学院的可视化编程环境。它采用搭积木的方式快速建立应用程序。通过App Inventor,开发者可以利用其内建模块和组件,如多媒体组件、绘图与动画组件、传感器组件等,来创建具有人工智能功能的应用程序。
1:Personal Image Classifier (PIC) 拓展:自行训练AI图像识别模型,开发图像识别分类App
人工智能AI的基本原理是事先准备好样本数据(这里指的是图片)及数据的标注信息(如图片中的人物是高兴、愤怒、哭泣等图片的判定信息),通过AI算法的训练,对输入的样本及标注进行拟合,形成最终的训练集数据。有了这份训练集数据,当下次我们输入一张新的图像时,AI算法根据训练集数据就能判断出图片中的人物的具体表情,这样就能对图片进行初步的分类。当然,判断的准确率和样本数量是有关系的,也和数据标注的准确性有关,还和具体的AI算法有关。
PersonalImageClassifier (PIC) 拓展
拓展的事件、方法、属性如下:
![notion image](https://www.notion.so/image/https%3A%2F%2Fprod-files-secure.s3.us-west-2.amazonaws.com%2Fdf134355-786c-4ad5-8e01-366643be1292%2Fd7f1fc2e-0460-4ad9-87ba-59b2bdc95ea4%2F%25E6%258B%2593%25E5%25B1%2595%25E5%2587%25BD%25E6%2595%25B0%25E5%2588%2597%25E8%25A1%25A8.png?table=block&id=d5bb4e35-643c-4a73-8ca5-f27694ebb0c1&cache=v2)
App开发步骤
在线训练AI模型,生成模型数据,下载给PIC拓展使用
在线AI模型训练网站:Personal Image Classifier
在线训练详细步骤:Personal Image Classifier: Part 1
这里仅截取部分训练步骤:
![notion image](https://www.notion.so/image/https%3A%2F%2Fprod-files-secure.s3.us-west-2.amazonaws.com%2Fdf134355-786c-4ad5-8e01-366643be1292%2Fd8715cfd-b114-430b-9837-18a6b832f410%2FUntitled.png?table=block&id=760cbe11-0f13-489c-a0fd-2bbe45d1f318&cache=v2)
最后可以在线对新输入的图片进行AI识别,如:微笑表情:
![notion image](https://www.notion.so/image/https%3A%2F%2Fprod-files-secure.s3.us-west-2.amazonaws.com%2Fdf134355-786c-4ad5-8e01-366643be1292%2Fdb62b907-f462-470e-8f9e-3a5893f9079e%2FUntitled.png?table=block&id=0a4a9f49-5f67-4637-beb1-77a4aa6edd56&cache=v2)
最后,可以下载训练好的模型数据。
App Inventor 2 使用拓展及AI模型数据,对图像进行识别和分类
PersonalImageClassifier (PIC) 拓展的用法请参考demo,文档如下: