ibm sratch + ai plus
少儿编程Scratch第16讲：初试人工智能-人脸识别(IBM Watson)
- 少儿编程Scratch第一讲：Scratch完美的初体验
- 少儿编程Scratch第二讲：奇妙的接球小游戏
- 少儿编程Scratch第三讲：宇宙大战.枪战游戏
- 少儿编程Scratch第四讲：射击游戏的制作，克隆的奥秘
- 少儿编程第五讲:Scratch练习一坐标和移动
- 少儿编程Scratch第六讲：抽奖游戏之造型、随机和广播
- 少儿编程Scratch第七讲：字母雨打字练习
- 少儿编程Scratch第八讲：变量和太空大战
- 少儿编程Scratch第九讲：小猫跳跳-较完整的跳跃运动
- 少儿编程Scratch第十讲：钢琴演奏入门
- 少儿编程Scratch第11讲：植物大战僵尸(1)
- 少儿编程Scratch第12讲：制作时钟
- 少儿编程Scratch第13讲：九九乘法问答
- 少儿编程Scratch第14讲：链表和冒泡排序算法
- 少儿编程Scratch第15讲：贪吃蛇
- 少儿编程Scratch第16讲：初试人工智能-人脸识别(IBM Watson)
- 少儿编程Scratch第17讲：初试体感游戏-疯狂切西瓜
- 少儿编程Scratch第18讲：惊艳Scratch 3.0
- 少儿编程Scratch第19讲：翻译和文字朗读-列表应用
- 少儿编程Scratch第20讲：碰球画线-画笔应用
- 少儿编程Scratch第21讲：数据可视化-柱状图(第1版)
- 少儿编程Scratch第22讲：数据可视化：饼状图-列表、图章和多重循环
- 少儿编程Scratch第23讲： 数据可视化：线图V1.0- 列表、图章、画笔、滑行(Line Chart)
- 少儿编程Scratch第24讲：钢琴2019_V1.0
- 少儿编程Scratch第25讲：打地鼠V1.0
- 少儿编程Scratch第26讲：蜘蛛织网_V1.0
- 少儿编程Scratch第27讲：玩转乐高入门机器人-WeDo-移动车辆
- 幼儿编程Scratch第28讲：毛毛虫在睡觉-乐高入门机器人-WeDo
- 幼儿编程Scratch第29讲：大风车-乐高入门机器人-WeDo
- 幼儿编程Scratch第30讲：月球漫步车-乐高入门机器人-WeDo
- 幼儿编程Scratch第31讲：垃圾车-乐高入门机器人-WeDo
- 少儿编程Scratch第32讲：大摆锤-荡秋千
- 幼儿编程Scratch第33讲：机械手-乐高入门机器人-WeDo
- 幼儿编程Scratch第34讲：遥控射击-乐高入门机器人-WeDo
- 少儿编程Scratch第35讲：赛车-乐高入门机器人-WeDo(4-7岁)
- 少儿编程Scratch第36讲：吃鱼(8-9岁)
- 少儿编程Scratch第37讲：大鱼吃小鱼(8-10岁)
- 38-Scratch巡线小车培训视频-青少年编程Scratch二级考试
- 39-Scratch蝴蝶飞培训视频-青少年编程Scratch二级考试
- 40-碰撞、声音、鼠标跟随-青少年编程Scratch二级考试准备
- 41-选择判断、逻辑比较和字符串连接-青少年编程Scratch二级考试准备视频
- 42-躲避障碍物游戏视频-青少年编程Scratch二级考试准备
- 43-逆序加密算法-青少年编程Scratch
- 44-棋盘加密算法-青少年编程Scratch
- 45-找规律、数列求和-青少年编程Scratch四级准备
- 46-逆序输出-青少年编程Scratch四级准备
- 47-逆序输出-取余取整+C语言版-青少年编程Scratch四级准备
- 48-递归和自制积木(函数)- 青少年编程Scratch四级准备
友情提示：380元/半年，儿童学编程，就上码丁实验室。
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前言
这是一个轰轰烈烈的全民人工智能的时代。不说自己做了些和大数据、人工智能的工作都感觉有点不好意思说自己是干IT的。据说人工智能已经进入中小学标准教育大纲了。
Scratch中实现人脸识别-刷脸？能够实现聊天机器人？能够教AI玩游戏（剪刀石头布、井字游戏）？是的，你没有看错。计划通过几次的人工智能课程，让小朋友了解人工智能能够干什么，有哪些应用，并且亲自尝试一下AI的应用，体验未来世界的智能性。
当然这还没有涉及到背后的人工智能的实现逻辑。我们只是在应用大厂家的人工智能算法和平台（鼎鼎大名的IBM沃森Watson）。因此这几个例子，也只能说是人工智能的应用，并不属于底层人工智能的研发。当然，市面上，也有不少通过调用通用平台AI功能的AI应用产品。人工智能算法和平台的发展很可能和云平台类似，最终由多个寡头企业主导，或者会逐渐走向开源和免费，成为免费的“水电”。
2. 目的
人脸识别是人工智能下图像识别的重要科目。大学人工智能专业中，估计有半数是和图像识别相关的。人脸识别非常重要，并且在将来的社会中应用会非常广泛。估计未来将将来全地球人的人脸数据。刷脸购买产品、车牌识别、乘车坐飞机，进入某个区域，都可能直接通过“刷脸”完成验证工作。“人脸”识别还能自动识别“好人”和“坏人”，提升社会的安全。例如在西单广场、交通入口处，设置一堆人脸识别的摄像头，如果发现“坏人”指数大于80%的人，允许警察提前进入警戒状态，甚至允许上前“盘问”。
今天的目的是使用人脸识别。在Scratch中拍照，然后系统会识别这是谁，是否允许进入某游戏或系统。当然在这之前，我们要先介绍一下这几个人工智能后面所用的IBM Watson人工智能平台系统，如何申请免费账号，如何培训系统，如何在Scratch中调用和使用这些人工智能的功能。
（最终的应用截图，根据角色图片，能够识别这是谁，验证通过与否，同时播放声音。）
3. 免费注册IBM 沃森人工智能平台账号
IBM Watson人工智能属于IBM 云平台所提供的服务，属于人工智能的大厂家，其人工智能水平还是位于前列的。首先进入https://console.bluemix.net/注册IBM的云平台账号。
进入后，如果没有账号，可以在“Create Free Account”中创建免费账号。如果已经拥有账号，可以直接登录。IBM的这个云平台似乎还是在国外，访问比较慢。注册以后需要邮件确认，如果无法完成验证，就只能“FQ”确认一下了。
注册图像识别服务。
注册以后，要定于对应的AI服务，例如文本识别、图像识别、数字识别。我们这一次用到了图像识别，因此要注册“Visual Recognition”服务。可以在IBM平台中找到对应的服务，先创建API Key。在machinelearningforkids.co.uk也有链接地址，进入IBM云平台，注册相关的服务。
IBM图像识别服务按照调用次数收费，Lite的免费版一个月允许调用1000次。对于测试来说，这已经够了。
进入这个服务以后，“Create”创建账号。然后我们可以看到各种版本的收费标准。Lite版本是免费的，每月1000个Calls。
创建这个服务的账号以后，能够获取一个API Key，就是其他应用中访问IBM服务的API Key。会在后面的Scratch项目中用到。
获取最关键的API Key。点击复制，复制该API Key，可以先复制到本地的文件中。
如果要订阅文本识别类的服务，选择“Watson Assistant(formerlyConversation)”
微信订阅号:ABO_CRM
4. 注册MachineLearningForKids.co.uk
这是一个少儿机器学习网站，有十几个案例项目。这些项目都可以应用在Scratch中。这个网站使用的后台AI平台是IBM的Watson，因此需要先注册IBM的AI平台账号。
进入网址，https://machinelearningforkids.co.uk。第一次使用，申请账号。
4.1 Worksheets-19个AI示例应用
进入“Worksheets”，能够看见19个AI的应用项目。随便打开一个，就进入下载页面了。
https://machinelearningforkids.co.uk/#!/worksheets
下载页面：下载学生手册和教师手册。
手册中有详细的操作步骤。当然手册了里面并没有告诉你如何申请IBM账号。
4.2 设置IBM API Key
先别着急创建Scratch项目，需要先申请、设置API Key。进入”Teacher>API Keys”. 这里有两个链接地址，可以引导我们进入IBM的Watson平台，注册文本和图像识别服务。如果第三步没有提前注册，也可以在这里进入，注册。
Watson VisualRecognition:
https://www.ibm.com/watson/services/visual-recognition/
Watson Assistant:
https://www.ibm.com/watson/services/conversation/
这一次需要使用到图像识别。注册IBM图像识别服务以后，在这里”Add new API key”，添加API Key即可。
Teacher> API Keys
添加图像识别的IBM Watson API Keyes。
4.3 开始人工智能的Scratch项目
一） 新建AI项目
进入“Projects”, 新建项目“Add a new project”,需要录入项目名称Project Name, 识别类型Recognizing，有文字、图形和数字。这里需要选择图形。注意，这里的项目名称依然不支持中文，只能使用英文。
二） Train：培训计算机识别图形，进行图形分类识别
创建以后，进入项目。有三个功能：“训练Train”，“学习和测试Learn & Test”,”Scratch”。
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Train: 为系统提供需要识别的照片，可以在线拍照，作为素材，训练系统。识别这是谁，那是谁。系统分组识别，因此要分成几组。
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Learn &Test: 系统进行抽取，学习。然后可以测试该模型的可靠性。
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Scratch: 进入Scratch编程环境，在Scratch环境中调用这个AI模型。
进入Train, 定义三个分组:Kang, Tong, Others，即为两个人，和其他人。
每组拍10个照片，注意每个照片要更换一定的表情，例如做一下鬼脸之类的。最终目的是，根据所提供的照片，系统能够识别这是谁。
三） Learn &Test：机器学习和测试
上载素材完毕以后，就可以进行机器学习和测试了。进入”Learn& Test”，点击培训机器学习模型。这时候需要调用Watson的API，如果前面没有设置好API，这里就无法继续。
几分钟以后，系统就能建立模型。
建立模型需要花费几分钟，可以返回项目，重新进来。学习完毕以后，还可以删除该模型，注意该模型只能保留一天。第二天来就需要重新学习了。
模型建立后，点击“Test withWebcam”，可以拍照测试模型。系统列出识别结果-即该图属于哪一类的图片，即哪个人。提供给出可信度Confidence，例如91%的概率认为这是某人。
如果图片正规一点，识别率会高一些。如果图形变化大，识别率可能会小一些。
四） Scratch：进入Scratch环境，调用AI应用。
这里的Scratch环境并不是直接在MIT网上的，但功能类似。可以切换到中文版，但扩展的积木还是英文的。
进入后，点击菜单“Project Templates”，有17个模板项目，包括一些示例代码和角色图片。请复制浏览器URL，在新页签中打开，进入Project Templates。 
如果想省时间，就直接使用这些模板，下载模板中的角色图片，然后编写程序，上载角色。
下面开始制作程序：
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首先查看“更多模块”，这里能够看见这个人工智能项目Face Lock的扩展，并且有一个绿色标志，说明这个扩展和AI模型是工作的。
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进入舞台，导入4个舞台背景图片。这些背景图片是从示例项目中直接下载的。第一个是空手机、第二个是Scanning，说明在扫描图片；第三个是识别成功，绿色打钩的通过背景Granted；第四个是未能正确识别的红色锁定背景Denied。
如果成功识别某个人，允许进入系统Granted，则使用背景3，否则使用背景4 Denied.
3. 设置一个空白角色，什么都不要放。不过要进入造型，拍一些照片，也可以每次使用的时候拍摄。Scratch没有单独的拍照功能，这点很不好。因此需要一个空造型，在运行开始之前，先给这个造型启动WebCam拍照，才能进行后面的识别环节。
微信订阅号:ABO_CRM
4. 调用AI人脸识别：这段程序其实很简单。
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）点击的时候，先将背景切换到Scanning，显示正在扫描。其实Scratch是有摄像头扫描图片功能的，不过速度太慢了。
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）设置三个判断，Recognize image () = Kang,则切换背景为Granted;说一句话“This is Kang.”;播放一段声音，自己录制一段声音，“我是Kang Kang。”。第二、三个判断类似，识别Tong和Others。
Image里面选择Costume Image,就是当前角色的图片。
3.）测试：先对角色拍照，可以一次拍多个照片，执行前，选择对应的照片。然后开始，系统会切换背景、说话、并且播放声音。系统的识别能力还是很不错的。
下一次试试剪刀石头布。和计算机一起玩剪刀石头布的游戏，我们出剪刀、石头或者布，计算机能够识别出来，并且出题，比对。
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