💡 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!
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
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.
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.
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
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
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
Este curso está dirigido a entusiastas de la programación y la electrónica, estudiantes y makers que quieran aprender a implementar inteligencia artificial en microcontroladores. Si tienes conocimientos básicos de programación y te interesa desarrollar proyectos innovadores con Arduino y ESP32, este curso es para ti.
El curso tiene una duración de un año. Durante este tiempo, tendrás acceso completo al contenido, actualizaciones constantes para mantenerte al día con las nuevas tecnologías, y un plazo definido para motivarte a completarlo. No hay renovaciones automáticas; si deseas continuar después del año, deberás volver a adquirir el curso. 🚀
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Domina Inteligencia Artificial con ESP32: Guía práctica paso a paso
$79.99El precio original era: $79.99.$14.99El precio actual es: $14.99.
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