Teachable Machine Profe Vale

📝 Configuración del Modelo

Pegá acá el link de tu modelo de Teachable Machine. Debe ser el link que termina con tu ID de proyecto.

Modelo no cargado

📡 Conexión micro:bit

Conectá tu micro:bit por Bluetooth. Asegurate de que tenga el código que recibe datos por UART.

Desconectado

📊 Estadísticas

Predicciones

Enviados

📹 Cámara y Predicciones

🎯 Predicción Actual

Sin predicción

Cargá un modelo y conectá la cámara

Última clase enviada: Ninguna

ℹ️ Instrucciones

Entrená tu modelo: Andá a teachablemachine.withgoogle.com y creá un modelo de imagen.
Exportá el modelo: Cuando termines de entrenar, clickeá "Export Model" y copiá el link.
Pegá el link: Pegá el link en el campo de arriba y clickeá "Cargar Modelo".
Conectá la micro:bit: Asegurate de que tu micro:bit tenga código para recibir datos por Bluetooth.
¡Experimentá!: Mostrá objetos/gestos a la cámara y mirá cómo se envían las predicciones a la micro:bit.

💻 Código MakeCode

📱 Programa tu micro:bit:

Copia este código en MakeCode (makecode.microbit.org):

bluetooth.startUartService()
basic.showString("TM")

bluetooth.onUartDataReceived(serial.delimiters(Delimiters.NewLine), function () {
    let clase = bluetooth.uartReadUntil(serial.delimiters(Delimiters.NewLine))
    
    if (clase == "Clase1") {
        basic.showIcon(IconNames.Heart)
        pins.digitalWritePin(DigitalPin.P0, 1)
        music.playTone(262, music.beat(BeatFraction.Half))
    } else if (clase == "Clase2") {
        basic.showIcon(IconNames.Diamond)
        pins.digitalWritePin(DigitalPin.P1, 1)
        music.playTone(392, music.beat(BeatFraction.Half))
    } else if (clase == "Clase3") {
        basic.showIcon(IconNames.Square)
        pins.digitalWritePin(DigitalPin.P2, 1)
        music.playTone(523, music.beat(BeatFraction.Half))
    }
    
    basic.pause(1000)
    basic.clearScreen()
    pins.digitalWritePin(DigitalPin.P0, 0)
    pins.digitalWritePin(DigitalPin.P1, 0)
    pins.digitalWritePin(DigitalPin.P2, 0)
})

🌐 makecode.microbit.org

Recibe clases del modelo Teachable Machine
Acciones personalizadas según cada predicción
LEDs y sonidos para cada categoría
Control de servos basado en las clases

Teachable Machine IA