Inteligencia artificial: Guía completa para microcontroladores ESP32, Arduino y TensorFlow
Última actualización: Noviembre 2024
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- Software: Python, Tensorflow y Arduino IDE
- Hardware: ESP32
💡 No, esta IA no generará imágenes ni largos textos, pero sí logrará análisis y predicciones inteligentes.
📊 Con este curso, aprenderás a implementar inteligencia artificial en microcontroladores como la ESP32 o Arduino, sin necesidad de grandes recursos de procesamiento. Desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas, crearás aplicaciones de IA prácticas y útiles para tus proyectos de electrónica
¿Qué vas a aprender en este curso? Inteligencia Artificial con Arduino
TensorFlow para Microcontroladores
Aprende a utilizar TensorFlow , la librería más popular de aprendizaje automático desarrollada por Google, aplicada a microcontroladores. Descubre cómo implementar modelos de IA en dispositivos de bajo costo y bajo consumo, llevando la inteligencia artificial al mundo físico.
Redes Neuronales desde Cero
Comprende el funcionamiento del corazón del aprendizaje automático: las redes neuronales. Aprende paso a paso cómo desarrollarlas e implementarlas en microcontroladores, desde su estructura básica hasta su integración en proyectos reales.
Recolección de Datos desde Cero
Realiza la recolección de datos en tiempo real utilizando una interfaz intuitiva desarrollada en Python. Conecta tu microcontrolador y comienza a capturar datos de manera sencilla y eficiente, facilitando el entrenamiento de tus modelos sin complicaciones técnicas.
Proyectos Prácticos en el Mundo Real
Desarrolla aplicaciones innovadoras con proyectos prácticos como el análisis del rango óptimo en ejercicios de gimnasio, reconocimiento de gestos, sensores inteligentes, modelado no lineal, y localización en interiores. ¡Explora las infinitas posibilidades de la IA aplicada a la vida cotidiana!
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Proyectos Reales de IA con Microcontroladores Inteligencia Artificial con Arduino
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Contenido del curso Inteligencia Artificial con Arduino
1. Bienvenida e Indicaciones
¡Bienvenido al curso de Inteligencia Artificial con Arduino! En esta primera sección te daremos una cálida bienvenida y te explicaremos cómo sacar el máximo provecho del curso. Además, recibirás instrucciones para unirte a nuestra comunidad exclusiva de Discord, donde podrás acceder a soporte directo, compartir tus avances y conectar con otros estudiantes apasionados por la inteligencia artificial y los microcontroladores Arduino.
2. Introducción a la Inteligencia Artificial con Microcontroladores
En este módulo aprenderás los conceptos clave de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático, esenciales para aplicar estas tecnologías en tus proyectos con microcontroladores como Arduino. Te proporcionaremos las bases teóricas necesarias para que puedas implementar IA de manera efectiva.
Temas a tratar:
- ¿Qué es Inteligencia Artificial?
- ¿Qué es Aprendizaje Automático?
- Principales tecnologías de la IA
- Aplicaciones de IA en la vida cotidiana
- Redes Neuronales: El Corazón del Aprendizaje Automático
- ¿Por qué implementar IA en microcontroladores?
- Microcontroladores para IA
- Software para IA
3. Instalación de Software para IA
En este módulo, aprenderás a configurar todo el software necesario para empezar a trabajar con Inteligencia Artificial en microcontroladores como el ESP32. Te guiaremos paso a paso para que puedas instalar las herramientas más importantes, como Arduino IDE y Python, y configurar el entorno adecuado para tus proyectos.
Temas a tratar:
- Instalación de Arduino IDE
- Introducción a Arduino IDE
- Instalar ESP32 en Arduino IDE
- Mi primer programa en ESP32
- Instalación de Python
- Instalación de TensorFlow y otros módulos
4. Funcionamiento de las Redes Neuronales
En este módulo, exploraremos el funcionamiento interno de las redes neuronales, desde sus componentes fundamentales hasta las diferentes funciones de activación que permiten a los microcontroladores tomar decisiones inteligentes. Estos conceptos son clave para implementar Inteligencia Artificial en Arduino.
Temas a tratar:
- Capa de entrada
- Pesos
- Bias o Sesgo
- Suma Ponderada
- Funciones de Activación
- Función de Activación: Sigmoidal
- Función de Activación: Lineal
- Función de Activación: ReLU
- Función de Activación: Softmax
5. Proyecto 1: Optimización de Ejercicios de Gimnasio
En este módulo, nos adentraremos en un proyecto práctico que busca establecer un rango óptimo de movimiento en ejercicios de gimnasio, centrándonos en las fases de flexión y extensión. Analizaremos si un movimiento se realiza correctamente dentro del rango establecido o si está fuera de este, lo que nos permitirá clasificar cada ejecución como correcta o incorrecta. Este proyecto representa un problema de clasificación binaria, donde la inteligencia artificial se encargará de identificar y clasificar los movimientos del usuario.
Temas a tratar:
- Planteamiento del problema
- Solución al problema
- Lista de materiales
- Recolección de datos: Lectura del acelerómetro
- Recolección de datos: Lectura del acelerómetro con Bluetooth
- Recolección de datos: Guardar datos con Python Parte 1
- Recolección de datos: Guardar datos con Python Parte 2
- Recolección de datos: Guardar datos con Python Parte 3
- Recolección de datos: Analizar datos
- Entrenamiento: Importar datos
- Entrenamiento: Preprocesamiento de datos
- Entrenamiento: Dividir datos en entrenamiento y prueba
- Entrenamiento: Arquitectura de la red neuronal
- Entrenamiento: Función de error (pérdida)
- Entrenamiento: Optimizador
- Entrenamiento: Entrenar el modelo
- Entrenamiento: Analizar resultados
- Validación del modelo
- Exportar parámetros y la arquitectura de la red neuronal
- Implementar el modelo en ESP32: Programación
- Implementar el modelo en ESP32: Resultados experimentales
6. Proyecto 2: Reconocimiento de Gestos para la Interacción Humano-Robot
En este módulo, nos enfocaremos en un proyecto de reconocimiento de gestos que permitirá la interacción entre humanos y robots. El objetivo es identificar diferentes gestos y enviar comandos a un robot para que realice movimientos específicos. Este proyecto se considera un problema de clasificación múltiple, donde podremos generar un total de cinco comandos: stop, adelante, atrás, derecha e izquierda. A través de este ejercicio, aprenderás a implementar un sistema que facilite la comunicación con un robot mediante gestos. Cabe recalcar que no se implementará el robot; solamente se generarán los comandos.
Temas a tratar:
- Planteamiento del problema
- Solución al problema
- Recolección de datos
- Análisis de datos
- Entrenamiento: Importar datos
- Entrenamiento: Preprocesamiento de datos
- Entrenamiento: Dividir datos en entrenamiento y prueba
- Entrenamiento: Arquitectura de la red neuronal
- Entrenamiento: Función de pérdida y optimizador
- Entrenamiento: Entrenar y validar el modelo
- Implementar el modelo en ESP32: Resultados experimentales
7. Proyecto 3: Sensor Inteligente 360° para Monitoreo de Distancia
En este módulo, desarrollaremos un sensor inteligente de 360 grados diseñado para el monitoreo de distancia. Este dispositivo es especialmente útil para aplicaciones como evitar zonas de restricción o peligrosas, y lanzar alarmas para mantener el distanciamiento social, una práctica esencial durante la pandemia de COVID-19. También se puede utilizar para asegurar que los niños se mantengan dentro de una distancia segura, activando alarmas si se alejan demasiado de una zona designada.
Este proyecto se considera un problema de regresión, donde el objetivo es predecir y medir distancias.
Temas a tratar:
- Planteamiento del problema
- Solución al problema
- Recolección de datos
- Análisis de datos
- Entrenamiento: Importar datos
- Entrenamiento: Preprocesamiento de datos
- Entrenamiento: Dividir datos en entrenamiento y prueba
- Entrenamiento: Arquitectura de la red neuronal
- Entrenamiento: Función de pérdida y optimizador
- Entrenamiento: Entrenar y validar el modelo
- Implementar el modelo en ESP32: Resultados experimentales
8. Proyecto 4: Sistemas de Localización en Interiores
En este módulo, nos enfocaremos en el proyecto de localización de interiores. El objetivo es determinar y clasificar diferentes zonas dentro de un espacio, como zona 1, zona 2, y zona 3. Utilizaremos balizas como referencia para llevar a cabo un proceso de triangulación, similar al método que utilizan los satélites para determinar posiciones. Este proyecto se considera un problema de clasificación múltiple, donde podrás aplicar tus conocimientos en inteligencia artificial para identificar y clasificar áreas específicas en entornos interiores.
Temas a tratar:
- Planteamiento del problema
- Solución al problema
- Recolección de datos
- Análisis de datos
- Entrenamiento: Importar datos
- Entrenamiento: Preprocesamiento de datos
- Entrenamiento: Dividir datos en entrenamiento y prueba
- Entrenamiento: Arquitectura de la red neuronal
- Entrenamiento: Función de pérdida y optimizador
- Entrenamiento: Entrenar y validar el modelo
- Implementar el modelo en ESP32: Resultados experimentales
9. Proyecto 5: Control de Torque para Cargas Variables
En este módulo, realizaremos un modelamiento no lineal para entender la relación entre el torque y la velocidad de un motor NEMA 17. El objetivo es poder aplicar cargas variables y ajustar la velocidad del motor en consecuencia. Una vez que obtengamos este modelo, podrás utilizarlo para optimizar el rendimiento del motor en diferentes condiciones de carga. Este proyecto se considera un problema de regresión, donde buscamos establecer una función que describa la relación entre las variables.
Temas a tratar:
- Planteamiento del problema
- Solución al problema
- Recolección de datos
- Análisis de datos
- Entrenamiento: Importar datos
- Entrenamiento: Preprocesamiento de datos
- Entrenamiento: Dividir datos en entrenamiento y prueba
- Entrenamiento: Arquitectura de la red neuronal
- Entrenamiento: Función de pérdida y optimizador
- Entrenamiento: Entrenar y validar el modelo
- Implementar el modelo en ESP32: Resultados experimentales
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Preguntas Frecuentessobre el curso inteligencia artificial con Arduino
¿Para quién es este curso?
¿Cuál es la duración del curso?
La duración del curso depende de tu ritmo de aprendizaje, ya que puedes avanzar a tu propio ritmo. El curso está diseñado para que puedas acceder a las lecciones en cualquier momento y lugar, sin restricciones de horario.
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