Для меня не важен какой набор, важна суть(знания), которую можно вытащить с помощью него (его возможностей).
Здесь уклон идёт всегда в программирование математику и физические законы, а не в пайку.
Скоро будет методика и по fischertechnik, Vex, Bioloid и т.д.
P.S. и здесь можно заработать хорошие деньги, если ты специалист в этом деле (точно не 30 и не 40 т.р.)
Вы можете приобрести данный набор и ознакомится с методикой, там 41 урок и он разный. Ни один не повторяется.
Структура методического сборника — 60% исследовательских проектов и 40% углубление в программирование (именно в программирование по алгоритмам, с углублением в api языка). Причём изучение идёт на двух языках.
Здесь уклон на исследование алгоритмов, поведение роботов. Уклон в математику и физику.
Далее будут ещё отдельные методики по интересным большим исследовательским темам.
Главный положительный элемент — это то, что пользователь вправе модернизировать набор — заменять платы (если есть минимум знаний в arduino и подобных), провода имеют стандартные крепления, которые можно приобрести самостоятельно в компьютерных магазинах, можно использовать свои датчики arduino через универсальный переходник.
Платформа открытая в отличии от многих роботизированных наборов других компаний.
Вы правы, что данные наборы нацелены на детей от 8 до 18 лет. Могу также с уверенностью сказать, что платами arduino и Lego работаю многие технических вузы и техникумы.
А в педагогических университетах на физико-математических факультетах — это стало обязательной нормой работы с ними.
Образовательная цель таких наборов не сделать прототип и выпускать его в производство — а массовая популяризация в области программирования и автоматики и физико-математических наук.
Никто не мешает в дальнейшем перейти на более сложные системы, если это требует цели и задачи.
Там действительно стоит Arduino uno. Причём как заявила компания, платы arduino можно менять. В дальнейшим планируется расширить линейку. Например поставить в качестве мозга orange pi или raspberry pi.
Но тут же нет кода. Есть элементы для работы, чтобы собирать роботизированные устройства.
Как вы знаете есть множество разных наборы по робототехнике и самые популярные это те что обладают теми двумя, указанными в статье свойствами. Об этом говорит статистика использования.
Также статистика по соревнованиям, конференциям и фестивалям указывает на снижение возрастного порога детей.
Если всё делать самому — подбирать и обрабатывать материал, собирать датчики (цифровые — это только на спец. станках), мотать под свои нужды моторы — то как вы думаете с какого возраста дети начнут работать с этим.
Как показывает практика и жизнь — платы arduino и подобные им как раз разрабатывались, как помощь для студентов.
А программные среды всегда использовали и используют программисты любого уровня — никто не изобретает велосипед и не пишет интерпретатор для своего кода, а работают уже с готовыми и оптимизированными редакторами.
Я ничего не считаю, а просто слушаю, как правильно произносят его люди, которые разрабатывают его, предварительно, прочитав историю появления названия.
Так на английском он звучит правильнее, поэтому и дети воспринимать будут правильно, а вот другие народы на своём языки если будут питонить и следовательно, искажать и дальше англоязычные функции, то дальнейшего развития у них я не вижу.
Много есть уроков и статей, где «учителя» пытаются обучить, особенно смешно это выглядит, когда работают с математической терминологией.
Там тебе и трансформеры и склейка и разрез, джулия, Гасс и многое другое…
И всё это по нарастающей.
Если человек обучает других людей и называет термины по другому, тем самым он вводит людей в заблуждение. Если автор языка называл его не в честь змеи, то надо отнестись с должным уважением к его труду, по крайней мере узнать историю возникновения, например, этого языка.
Я тоже учу детей языкам программирования и робототехнике в России, и так как обладают хорошим педагогическим опытом, то прекрасно понимаю что такое обучение и почему нужно передавать информацию так как надо, а не коверкать её. А то это дезинформация.
Но сам автор написал, что работает на английском языке и тут проблем нет, а вот для других языков нужно быть осторожным в переводе.
Спасибо, теперь уже яснее стало. Но вот у вас в статье и в тех статьях, что вы дали посмотреть, изображения на каждом пикселе имеют конкретные числовые значения
в Первой статье это контраст чёрное-белое — степень насыщенности от 0 до 255
Во второй и третьей статье есть цветные изображения, соответственно каждый пиксель кодируется набором трёх значений (например RGB). Это получается, надо машине просматривать значение для каждого основного цвета — Red, Green, Blue. И если в первой статье картинка берётся 18x18 пикселей и там только чёрное и белое, то здесь фото может быть и 1000x1000 и более; и для каждого пикселя три значения. Потом мы настраиваем фильтр по этим цветам и размерам области в пикселях — создаём несколько свёрточных слоев по цветам и определяем границы таким образом. Т.Е. процесс сводится к тому чтобы найти границы — где объект, а где всё остальное. Эти веса можно применять несколько раз или создавать другие вместе с этими изменяя размеры области изображения. Я правильно понял? :-)
Мне одно всегда не понятно, а как эту математику конкретно привязать к практическому — примеру — классификация. Может ли автор также подробно описать как машина с помощью нейросети определяет «кота» на фото. Как те же «коты» описываются математически, чтобы привязать их к формулам и математическим выражениям. Понятно, что можно взять готовое, но тут мне важно как это делается в более глубоком понимании и пошагово. Вот это сама суть. Спасибо.
Здесь уклон идёт всегда в программирование математику и физические законы, а не в пайку.
Скоро будет методика и по fischertechnik, Vex, Bioloid и т.д.
P.S. и здесь можно заработать хорошие деньги, если ты специалист в этом деле (точно не 30 и не 40 т.р.)
Структура методического сборника — 60% исследовательских проектов и 40% углубление в программирование (именно в программирование по алгоритмам, с углублением в api языка). Причём изучение идёт на двух языках.
Здесь уклон на исследование алгоритмов, поведение роботов. Уклон в математику и физику.
Далее будут ещё отдельные методики по интересным большим исследовательским темам.
У меня есть опыт, как и в обучении детей, так и в программировании и робототехнике.
Поэтому методика здесь более углубленна.
Если интересно — вот уже изданные мной книги
rob-o-tech.com/%d0%bc%d0%b5%d1%82%d0%be%d0%b4%d0%b8%d1%87%d0%b5%d1%81%d0%ba%d0%b0%d1%8f-%d0%bb%d0%b8%d1%82%d0%b5%d1%80%d0%b0%d1%82%d1%83%d1%80%d0%b0
Для примера вот обзор на Хабре по набору Xiaomi MITU
habr.com/ru/company/gearbest/blog/400031
Главный положительный элемент — это то, что пользователь вправе модернизировать набор — заменять платы (если есть минимум знаний в arduino и подобных), провода имеют стандартные крепления, которые можно приобрести самостоятельно в компьютерных магазинах, можно использовать свои датчики arduino через универсальный переходник.
Платформа открытая в отличии от многих роботизированных наборов других компаний.
А в педагогических университетах на физико-математических факультетах — это стало обязательной нормой работы с ними.
Образовательная цель таких наборов не сделать прототип и выпускать его в производство — а массовая популяризация в области программирования и автоматики и физико-математических наук.
Никто не мешает в дальнейшем перейти на более сложные системы, если это требует цели и задачи.
Как вы знаете есть множество разных наборы по робототехнике и самые популярные это те что обладают теми двумя, указанными в статье свойствами. Об этом говорит статистика использования.
Также статистика по соревнованиям, конференциям и фестивалям указывает на снижение возрастного порога детей.
Если всё делать самому — подбирать и обрабатывать материал, собирать датчики (цифровые — это только на спец. станках), мотать под свои нужды моторы — то как вы думаете с какого возраста дети начнут работать с этим.
Как показывает практика и жизнь — платы arduino и подобные им как раз разрабатывались, как помощь для студентов.
А программные среды всегда использовали и используют программисты любого уровня — никто не изобретает велосипед и не пишет интерпретатор для своего кода, а работают уже с готовыми и оптимизированными редакторами.
Так на английском он звучит правильнее, поэтому и дети воспринимать будут правильно, а вот другие народы на своём языки если будут питонить и следовательно, искажать и дальше англоязычные функции, то дальнейшего развития у них я не вижу.
Много есть уроков и статей, где «учителя» пытаются обучить, особенно смешно это выглядит, когда работают с математической терминологией.
Там тебе и трансформеры и склейка и разрез, джулия, Гасс и многое другое…
И всё это по нарастающей.
Я тоже учу детей языкам программирования и робототехнике в России, и так как обладают хорошим педагогическим опытом, то прекрасно понимаю что такое обучение и почему нужно передавать информацию так как надо, а не коверкать её. А то это дезинформация.
Но сам автор написал, что работает на английском языке и тут проблем нет, а вот для других языков нужно быть осторожным в переводе.
в Первой статье это контраст чёрное-белое — степень насыщенности от 0 до 255
Во второй и третьей статье есть цветные изображения, соответственно каждый пиксель кодируется набором трёх значений (например RGB). Это получается, надо машине просматривать значение для каждого основного цвета — Red, Green, Blue. И если в первой статье картинка берётся 18x18 пикселей и там только чёрное и белое, то здесь фото может быть и 1000x1000 и более; и для каждого пикселя три значения. Потом мы настраиваем фильтр по этим цветам и размерам области в пикселях — создаём несколько свёрточных слоев по цветам и определяем границы таким образом. Т.Е. процесс сводится к тому чтобы найти границы — где объект, а где всё остальное. Эти веса можно применять несколько раз или создавать другие вместе с этими изменяя размеры области изображения. Я правильно понял? :-)