Cấu hình tiêu chuẩn:
- Module camera AI nhập môn; nhận diện màu sắc, khuôn dạng cơ bản, thẻ mã (ArUco/AprilTag)
- Kết nối USB/UART/I2C tới vi điều khiển hoặc máy tính; phần mềm huấn luyện trực quan, kéo thả hoặc web
Mục tiêu:
- Giới thiệu AI như công cụ nhận diện mẫu, phân loại dữ liệu và ra quyết định tự động (Tin học THCS - nhập môn AI).
- Huấn luyện nhận diện đèn giao thông; phân loại rác tái chế; robot phản ứng theo hình ảnh.
Cấu hình nâng cao:
- Huấn luyện đa lớp (≥ 5 lớp) không cần lập trình nền tảng; truyền kết quả thời gian thực tới robot/IoT
- Hiển thị độ tin cậy dự đoán (confidence score); lịch sử huấn luyện; nhận diện cử chỉ tay/biểu cảm
Mục tiêu:
- Thực hành đầy đủ vòng lặp Machine Learning; hiểu độ chính xác mô hình; tích hợp AI vào dự án STEM
- Dự án AI phân loại rác; nhận diện động/thực vật; robot AI tự hành; CLB AI THCS.
