Yuk, Bikin Proyek AI Kenali Hewan dalam Gambar! (Tutorial Mudah ala Guru Kekinian)

Hai teman-teman guru dan pegiat edukasi digital! Siapa bilang AI itu susah? Saya, [Nama Anda], seorang guru yang juga suka ngoprek AI, mau berbagi pengalaman seru bikin proyek sederhana tapi keren: AI yang bisa mengenali hewan dalam gambar!

Kenapa Proyek Ini Menarik?

Proyek ini cocok banget untuk mengenalkan AI ke siswa dengan cara yang menyenangkan. Bayangin deh, siswa bisa upload foto kucing, anjing, atau bahkan komodo, dan AI kita langsung nebak dengan benar! Selain itu, proyek ini juga melatih kemampuan coding dasar.

Bahan-bahan yang Dibutuhkan:

• Google Colab: Tempat kita coding tanpa ribet instal aplikasi. Gratis! (Pengalaman saya: Colab ini penyelamat banget, apalagi kalau laptop speknya pas-pasan.)
• Teachable Machine: Alat super mudah dari Google untuk melatih AI tanpa nulis kode rumit.
• Gambar Hewan: Siapkan beberapa foto berbagai jenis hewan. Semakin banyak, semakin akurat AI kita. (Tips: Minta siswa bawa foto hewan peliharaan mereka! Dijamin seru.)

Langkah-langkahnya:

1. Latih AI di Teachable Machine:
   • Buka Teachable Machine.
   • Pilih proyek "Image Project".
   • Buat beberapa kelas (misalnya: "Kucing", "Anjing", "Burung").
   • Unggah gambar hewan ke masing-masing kelas. Pastikan gambarnya cukup banyak dan bervariasi. (Pengalaman: Awalnya AI saya sering salah tebak, ternyata kurang banyak gambar! Jadi sabar ya.)
   • Klik "Train your model". Tunggu sampai selesai.
   • Klik "Export model" dan pilih "TensorFlow.js". Download file "model.json" dan "metadata.json".
2. Siapkan Kode di Google Colab:
   • Buka Google Colab.
   • Buat notebook baru.
   • Upload file "model.json" dan "metadata.json" ke Colab.
   • Copy-paste kode Python berikut ke Colab:

   
   import tensorflow as tf
   import numpy as np
   from PIL import Image
   from io import BytesIO
   import requests
   import json
   
   # Load model
   model_json_path = 'model.json'
   metadata_json_path = 'metadata.json'
   
   with open(model_json_path, 'r') as f:
       model_json = json.load(f)
   
   with open(metadata_json_path, 'r') as f:
       metadata = json.load(f)
       labels = metadata['labels']
       
   model = tf.keras.models.model_from_json(json.dumps(model_json))
   model.load_weights('model.weights.bin')  # Tambahkan load weights
   
   # Function to predict
   def predict_image(image_url):
       response = requests.get(image_url)
       img = Image.open(BytesIO(response.content))
       img = img.resize((224, 224))
       img = np.array(img) / 255.0
       img = np.expand_dims(img, axis=0)
   
       prediction = model.predict(img)
       predicted_label_index = np.argmax(prediction)
       predicted_label = labels[predicted_label_index]
       confidence = prediction[0][predicted_label_index]  100
   
       return predicted_label, confidence
   
   # Example usage (paste link to image here)
   image_url = 'https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/3a/Cat03.jpg/1200px-Cat03.jpg'
   
   predicted_label, confidence = predict_image(image_url)
   print(f'Predicted Label: {predicted_label}')
   print(f'Confidence: {confidence:.2f}%')
         

   • Ganti link gambar di `image_url` dengan link gambar hewan yang ingin ditebak.
   • Jalankan kode. Tadaaa! AI kita akan menebak hewan dalam gambar.

Tips Tambahan:

• Ajak siswa bermain-main dengan berbagai gambar. Lihat seberapa akurat AI mereka. (Pengalaman: Siswa saya paling heboh kalau AI-nya salah tebak! Jadi ajang seru-seruan.)
• Coba variasikan kelas. Misalnya, tambahkan kelas "Bukan Hewan" untuk melatih AI membedakan antara hewan dan bukan hewan.
• Minta siswa membuat laporan singkat tentang pengalaman mereka. Apa saja tantangannya? Apa saja yang mereka pelajari?

Referensi:

• Teachable Machine - Sumber utama untuk melatih model AI visual.
• Artikel dan dokumentasi TensorFlow - https://www.tensorflow.org/

Gimana? Mudah kan? Proyek ini bisa jadi pintu masuk yang asyik untuk mengenalkan AI ke siswa. Jangan ragu untuk bereksperimen dan memodifikasi proyek ini sesuai dengan kreativitasmu!

Semangat berkarya dan terus belajar, para guru hebat! Kamu luar biasa! Jangan lupa bagikan artikel ini ke teman-teman guru lainnya ya. Siapa tahu ada yang terinspirasi bikin proyek serupa!