Denken wie ein CNN: Conv2D & MaxPool

Unterrichtsidee für den Unterricht
Erprobt im Hector-Unterricht Kurs ‚ML für Mikrocontroller‘ und Inf-AG.

1. Bitmap erstellen
Klicke auf die schwarze Fläche und erstelle ein Bitmap
in Form einer 1D-Liste. Diese kann in die Zwischenablage
kopiert werden.

2. Jupyter-Notebook für Bitmaps aus 1D-Arrays
Aus den obigen Bitmaps mit numpy und OpenCV
einfach Bitmaps erstellen:
https://iludis.de/bitmapMaker/Simple_Bitmaps.ipynb

3. Grayscale-Bitmap im MNIST-Format erstellen.
Erstelle ein 255-Graustufen-Bild mit 28×28 Pixeln,
exportiere dessen Werte per Knopfdruck in die
Zwischenablage und füge sie ins Conv2D-Applet ein:

4. Optimale Convolution-Kernel entwickeln.
Wie in einem CNN: Teste verschiedene Convolution
Kernel aus, berechne ein MaxPooling(2,2) und finde
heraus, welche Pixelmuster man so bestimmen kann.