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Quarky 및 파이썬을 사용한 로봇 공학 및 AI - 레벨 1

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  1. 로봇 공학의 기초
    수업 1: Quarky 로봇의 기초
    5 Topics
  2. 수업 2: 로봇 동작의 기초
    3 Topics
  3. 수업 3: 무선 제어 로봇
    4 Topics
  4. 라인 팔로워
    수업 4: 라인 감지를 위한 IR 센서 보정
    3 Topics
  5. 수업 5: 로봇을 따라가는 라인
    4 Topics
  6. 로봇 공학을 이용한 AI
    수업 6: AI 배달 봇으로서의 Quarky - 파트 1
    3 Topics
  7. 수업 7: AI 배달 봇으로서의 Quarky - 파트 2
    4 Topics
  8. 수업 8: 자율주행차 - 파트 1
    4 Topics
  9. 수업 9: 로봇 애완동물
    4 Topics
  10. 수업 10: 제스처 기반 로봇 제어 - 1부
    3 Topics
  11. 수업 11: 제스처 기반 로봇 제어 - 파트 2
    3 Topics
  12. 캡스톤 프로젝트
    수업 12: 캡스톤 프로젝트
Lesson Progress
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모델 테스트

이제 모델이 훈련되었으므로 예상한 결과를 제공하는지 살펴보겠습니다. 장치의 카메라를 사용하거나 장치 저장소에서 이미지를 업로드하여 모델을 테스트할 수 있습니다. 웹캠을 사용하여 시작하겠습니다.

테스트 상자에서 “Webcam” 옵션을 클릭하면 모델이 창의 이미지를 기반으로 예측을 시작합니다.

엄청난! 모델은 실시간으로 제스처를 인식할 수 있습니다. 이제 테스트 상자의 오른쪽 상단에 있는 왼쪽 화살표를 클릭하여 창을 닫습니다. 모델을 PictoBlox로 내보낼 시간입니다!

Python 코딩 환경으로 모델 내보내기

테스트 상자의 오른쪽 상단에 있는 ” Export Model ” 버튼을 클릭하면 PictoBlox가 모델을 Python Coding Environment로 로드합니다.