Teachable Machine

O Teachable Machine permite que qualquer pessoa treine modelos de reconhecimento de imagem, som e pose em minutos — sem necessidade de codificação. Use seus modelos em sites, aplicativos ou dispositivos físicos com facilidade.

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Teachable Machine cover

Sobre a Teachable Machine

O que é Teachable Machine?

O Teachable Machine é uma ferramenta web do Google que permite aos usuários criar seus próprios modelos de aprendizado de máquina sem precisar de programação ou conhecimento técnico prévio. Com apenas alguns cliques, você pode ensinar um computador a reconhecer imagens, sons ou poses e usar esses modelos personalizados em seus sites, aplicativos ou até mesmo dispositivos físicos.

IA acessível para todos

A plataforma foi projetada para tornar o aprendizado de máquina acessível e intuitivo. Ela utiliza um fluxo de trabalho simples: reúne exemplos, treina o modelo e exporta-o para uso no mundo real. Seja você estudante, educador, amador ou desenvolvedor, o Teachable Machine oferece uma maneira prática de explorar como a IA funciona.

Como funciona o Teachable Machine

Etapa 1: reunir exemplos

Os usuários começam coletando e classificando os exemplos em diferentes categorias. Esses exemplos podem ser imagens, gravações de áudio ou poses corporais. Você pode enviar arquivos ou gravar amostras ao vivo usando sua webcam ou microfone.

Etapa 2: treine seu modelo

Depois de organizar seus dados, o Teachable Machine permite que você treine seu modelo instantaneamente. Durante o treinamento, ele aprende a reconhecer os padrões nos seus exemplos e se prepara para classificar novas entradas com base no que aprendeu.

Etapa 3: Exportar e usar

Após o treinamento, seu modelo estará pronto para uso. Você pode baixá-lo, hospedá-lo online ou integrá-lo com ferramentas como o TensorFlow.js. Ele funciona com diversas plataformas, incluindo aplicativos JavaScript, dispositivos Arduino e ferramentas de computação de ponta como o Coral.

Tipos de modelos que você pode construir

Classificação de imagens

Treine seu modelo para reconhecer imagens usando arquivos enviados ou sua webcam. Isso pode ser usado para detecção de objetos, classificação visual ou até mesmo projetos de arte interativos.

Classificação Sonora

Use clipes de som curtos para ensinar seu modelo a identificar diferentes ruídos. Isso é perfeito para interações baseadas em áudio ou recursos de acessibilidade.

Classificação de poses

Crie modelos que reconheçam movimentos ou gestos corporais através da sua webcam. É ótimo para jogos, interações de dança ou recursos de fisioterapia.

Aprendizagem e ensino com a máquina ensinável

Projetado para educação

O Teachable Machine é usado em salas de aula no mundo todo para ensinar conceitos como classificação, viés e design de IA responsável. As aulas abrangem desde simples demonstrações tecnológicas até explorações mais aprofundadas da ética algorítmica.

Projetos do mundo real

Exemplos incluem experiências de dança interativas, dispositivos de comunicação que utilizam gestos faciais e projetos de robótica «faça você mesmo». Esses exemplos demonstram o quão flexível e criativo o Teachable Machine pode ser em diferentes ambientes de aprendizagem e níveis de habilidade.

Opções de integração e exportação

Formatos de modelos flexíveis

Seus modelos treinados são compatíveis com diversas ferramentas. Os desenvolvedores podem usá-los em projetos JavaScript via TensorFlow.js ou exportá-los para uso em projetos de computação física com Arduino e Coral.

Privacidade no dispositivo

O Teachable Machine respeita a privacidade do usuário. Você pode usá-lo totalmente no dispositivo, o que significa que não é necessário enviar dados de webcam ou microfone para servidores externos. Isso o torna uma opção mais segura para salas de aula e projetos pessoais.

Usos populares e projetos comunitários

Codificação Criativa

Artistas e desenvolvedores usaram o Teachable Machine com plataformas como P5.js, Node.js e OBS para criar arte interativa, chamadas de vídeo aumentadas e jogos de navegador.

Tecnologia Assistiva

Os inovadores criaram ferramentas para dar suporte à comunicação, como desencadear respostas sonoras com gestos faciais ou reconhecer movimentos da cabeça para controlar o dispositivo.

Ferramentas Alternativas