מבוא בינה מלאכותית RB34-07 : אלגוריתם גנטי עם רשת נוירונים – תרגול כיתה חזרה על חומר נלמד
חלק א: פיתוח תוכנה בעזרת A.I למקרו בקר ואלקטרוניקה (העזר במרצה לפי הצורך)
נשתמש במחולל https://wokwi.com/
מיקרו בקר Esp32S3
תרגיל 1
1.נתון הסכמה החשמלית הבאה פוטנציומטר , נגד מיקרומעבד Esp32S3
כאשר עובר את הערך של 100 הלד נדלק בנה תוכנה בהתאים

תרגיל 2 :
חיבור סרבו es32s3 ועבודה עם ספריות
1.סובב את הסרבו 1 לפי הפוטנציומטר 1 סים לב לספריה המתאימה הוסף ספריות לפי ההנחיות של A.I שיב לב WOKW להגיד לבינה מלאכותית
בקשו כל פעם מהבינה מלאכותית – הצג קוד מלא


2. שמור את התרגיל בשם ESP32S3-SERVO
תרגיל 2 : פיתוח מערכת ירי
חיבור סרבו es32s3 ועבודה עם ספריות
1.סובב את הסרבו 1 וסרבו 2 לפי הפוטנציומטר 1 ו 2 כתוב לטרמינל את הזווית של כל סרבו
1.1הוסף כפתור ירי שנה לצבע אדום – שלחוצים כותב לטרמינל בוצע ירי
1.1הוסף כפתור ירי שנה לצבע ירוק – שלחוצים כותב לטרמינל RESET וזה יאפס מערכת ל 90 מעלות
סים לב לספריה המתאימה הוסף ספריות לפי ההנחיות של A.I שיב לב WOKW להגיד לבינה מלאכותית
בקשו כל פעם מהבינה מלאכותית – הצג קוד מלא

חלק ב: פיתוח רשת ANN
תרגיל 1
1.נתון מדגם הנתונים עבור Z ,X,Y

2. הרצ את קוד הבא בפייתון קולאב להצגת הגרף
3.בקש מהבינה מלאכותית להוסיף ההערות והסבר לפי מקטע ולפי שורה מה תפקיד כל חלק
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 |
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # טווחי x ו-y x = np.linspace(-4, 4, 300) y = np.linspace(-4, 4, 300) x, y = np.meshgrid(x, y) # פונקציה עם עליות, ירידות, גלים ועמקים z = np.sin(3 * x) * np.cos(3 * y) + 0.5 * x**2 - 0.3 * y**2 + np.sin(x * y) # ציור fig = plt.figure(figsize=(10, 6)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') surf = ax.plot_surface(x, y, z, cmap='plasma') ax.set_title("🌄 3D Complex Function Surface") ax.set_xlabel("x") ax.set_ylabel("y") ax.set_zlabel("z") fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=10) plt.show() |
4. בקשת מהבינה מלאוכתית לפתח רשת ANN לניבו הנתונים מבוסס
הצג איפוקס בזמן ריצה
הצג VAL , error LOST בגרף
בדוק עבור 10 נקודות הצג לפי פרדירציה , TRUE , אחוז טעות
# טווחי x ו-y
4.1 עבור 30 איפוקס
4.2 שנה ל 100 אפוקס ו 300 איפוקס או יותר
חלק ד : נוטבוק אל אם ניתוח מידע וטקסט הפקת סרטון ומצגת
חלק א
בנה בעזרת https://notebooklm.google.com/ סרטון ומצגת בשפה העברית
https://youtu.be/TiTb08qBEKY?si=OJJ_BUNevvINvDqY
נתח בעזרת בינה מלאכותית את תוכן הסרטון הבא בעזרת A.I
https://chatgpt.com ובעזרת https://x.ai/grok או https://gemini.google.com/app
- נתח בעזרת בינה מלאכותית את הסרטון
- איזה מודלים של בינה מלאכותית יש שימוש בסרטון
- מה החידוש בו ?
- מהו מודל אבולוציוני ( אלגוריתם גנטי עם רשת נוירונים) והאם יש שימוש בסרטון שלנו ואם כן במה
- הוסף מקורות
פיתוח ושיפור כנף בעזרת בינה מלאכותית ("ברזלים")


תרגיל כיתה :
חלק ב
- בשפה האנגלית והשפה העברית אלגוריתמים גנטיים, Neuroevolution ו-NEAT, תוך שימוש בדוגמאות של הכנף המעופפת
- צור אינפוגראפיק
שלב 1

שלב 2

שלב 3
לחץ על יצירה

- צור סרטון בשפה העברית
- צורך מצגת בשפה העברית
חלק ג :
חלק א זיהוי פנים שימוש במודל קיים InsightFace
1. בנה בינה מלאכותית עם מודל InsightFace המקבלת תמונה ומזהה כיוון פנים ימינה שמאלה או מביט ישר וקלט של זמן בשניות (סהכ תמונה והקלד של זמן בשניות 2 קלטים)
2.אם אינו מביט ישר מעל 3 שניות כ- הבינה מלאכותית כותבת הודעת התערה בצבע אדום ומסמלמת את הפנים בצבע אדום אם תקין מסמנת פנים בצבע ירוק
ניתוח אדם A.I





