Programmering i skolen
  • Introduksjon
  • micro:bit
    • Kom i gang med micro:bit
      • Oppgave 1: Blinkende hjerte (løkke)
      • Oppgave 2: Inndata vs Utdata
      • Oppgave 3: Terningkast (variabel med tilfeldig tall)
      • Oppgave 4: Stein, saks, papir (betinget handling)
      • Oppgave 5: Tellere
      • Oppgave 6: Måle temperatur (Hente og vise data fra sensor)
      • Oppgave 7: Varmt eller kaldt (variabler og betingelser)
      • Oppgave 8: Lyd og melodier
      • Oppgave 9: Overføre temperaturdata med radio
      • Oppgave 10: Starte og stoppe animasjon via radio
      • Oppgave 11: Nedtelling
      • Oppgave 12: Stoppeklokke
      • Oppgave 13: Skru av og på lysdiode
      • Oppgave 14: Trafikklys
      • Oppgave 17: Test av servomotor
    • micro:bit i matematikk
      • Variabler og beregninger
        • Oppgave 1: Pluss og minus
        • Oppgave 2: Gange og dele
        • Oppgave 3: Gangemaskin
      • Tellere og betingelser
      • Lag en regnemaskin
      • Tilfeldighet
    • micro:bit i naturfag
      • Temperaturmåling
        • 1. Lese av temperaturen
        • 2. Justert temperaturvisning
        • 3. Vis temperaturen med en automatisk graf
      • Kompasset
      • Lysmåling og styring
      • Styring av tilkoblede lysdioder
      • Flere eksperimenter med lysdioder
      • Enkel vandstandsmåling
      • Enkel fuktighetsmåling
    • micro:bit og kunstig intelligens
      • KI - Ansiktsgjenkjenning
    • micro:bit i tverrfaglige prosjekter
    • bit:bot XL
      • 1. Kjør frem og tilbake
      • 2. Kjøretur med sving
      • 3. Enkel fjernstyring
      • 4. Selvkjørende robot som unngår farer
      • Programmer en tegning
    • micro:bit Tinker Kit
      • Oppgave 1: Smartlys
      • Oppgave 2: Tyverialarm
      • Oppgave 3: Vanningsalarm
      • Oppgave 4: Koble til microservo
      • Oppgave 5: Veibom med bevegelsessensor
    • micro:bit Smart Home Kit
      • Oppgave 1: Stemmestyrt lys
      • Oppgave 2: Temperaturstyrt vifte
      • Oppgave 3: Innbruddsalarm
      • Oppgave 4: Automatiske gardiner
      • Oppgave 5: Fjernstyrt døråpner
      • Oppgave 6: Vannstand-varsler
    • micro:bit Smart Climate Kit
      • Oppgave 1: Hvor høy er UV-indeksen?
      • Oppgave 2: Vi lager et Anemometer
    • micro:bit Agriculture Kit
      • Kunstig vekstlys
      • Måling av temperatur og fuktighet i drivhus
      • Måle temperatur i oppdrettsanlegg
    • enviro:bit miljøsensor
      • 1. Temperatur
      • 2. Lufttrykk
      • 3. Luftfuktighet
      • 4. Støynivåmåling
      • 5. Lysmåling
      • 6. RGB lysmåling
  • Classroom Smart Home Kit
    • Stemmekontrollert Smartlys
  • micro:bit Ring:bit bricks pack
    • Trafikklys
    • To-hjuls robot
    • Temperaturstyrt vifte
  • Hover:bit fartøy
    • Bygg Hover:bit fjernkontroll
    • Bygg Hover:bit fartøy
    • Hover:bit Programmer Fjernkontrollen
    • Hover:bit Programmert fartøyet
  • Wheel:bit robotkjøretøy
    • Montering
    • Oppgave 1: Kjør rett frem
  • Bubble:bit såpeboblemaskin
    • Montering
    • Oppgave 1:LED - varsellampe
    • Oppgave 2:Såpebobler
  • micro:bit i kunst og håndverk
  • micro:bit i musikk
  • do your :bit
    • Beroligende lysdioder
    • Send et smil
    • Sporing av dyr
Powered by GitBook
On this page
  1. micro:bit

micro:bit og kunstig intelligens

PreviousEnkel fuktighetsmålingNextKI - Ansiktsgjenkjenning

Last updated 8 months ago

Kunstig intelligens (AI) er en teknologi som simulerer intelligent menneskelig tenkning og atferd. Målet er å utstyre datamaskiner med menneskelignende kognitive evner for å forstå, lære, resonnere, løse problemer og tilpasse seg nye situasjoner. Kunstig intelligens involverer en rekke teknologier og metoder, inkludert:

Maskinlæring: Maskinlæring er en sentral gren av KI som gjør det mulig for datamaskiner å lære fra data og forbedre ytelsen uten eksplisitt programmering. Maskinlæringsalgoritmer lar datamaskiner gjøre antagelser eller ta beslutninger basert på mønstergjenkjenning fra tidligere data.

Dyp læring: Dyp læring er en spesiell form for maskinlæring som bruker modeller kalt nevrale nettverk for å simulere strukturen og funksjonen til nevroner i den menneskelige hjernen. Dyp læring har oppnådd betydelige resultater innen områder som bildegjenkjenning, talegjenkjenning og naturlig språkbehandling.

Med micro:bit kan man introdusere grunnleggende konsepter innen kunstig intelligens i klasserommet på en engasejerende og praktisk måte.

Elevene kan programmere micro:bit til å samle inn og analysere data fra sensorer, som for eksempel lys-, temperatur- eller bevegelsessensorer. Ved å bruke enkle maskinlæringsmodeller, kan micro:bit trenes til å gjenkjenne mønstre i disse dataene og reagere deretter, som å slå på lys når det blir mørkt eller varsle ved spesifikke temperaturendringer. Dette gir elevene en forståelse av hvordan KI fungerer i praksis, og hvordan maskiner kan lære av data for å ta intelligente beslutninger.

Anbefalte Aktiviteter

Ansiktsgjennkjenning