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Aprendizaje Automático para microcontroladores Arduino y ESPXX con Tensorflow

Aprendizaje Automático para microcontroladores Arduino y ESPXX con Tensorflow

El precio original era: $89.99.El precio actual es: $12.99.

Redes neuronales artificiales, Aprendizaje Automático, Aplicaciones de redes neuronales, Series temporales, Reconocimiento de patrones, Aproximación de funciones.

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Lo que aprenderás

  • Implementar una red neuronal desde cero en Arduino, ESP32 Y ESP8266.
  • Entrenar redes neuronales artificiales con Tensorflow-Keras
  • Realizar aplicaciones reales utilizando redes neuronales en Arduino.
  • Generar tus propio conjunto de datos de entrenamiento.
  • Reconocimiento de patrones.
  • Redes neuronales para clasificación binaria
  • Redes neuronales para clasificación multiclass
  • Redes neuronales para aproximación de funciones
  • Redes neuronales para series temporales
  • Controlar robots mediante reconocimiento de gestos.
[course_content course_id="13580"]

Basic

Roboticoss
$ 14
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  • Clases grabadas
  • Soporte por WhatsApp (1 mes)
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MODALIDAD DE ESTUDIO

Clases Pregrabadas

✅ Vídeos de máxima calidad para que no pierdas ningún detalle.

✅ Tiene acceso de por vida, puedes ver el curso una y otra vez.

✅ Puede descargar los recursos y códigos.

✅ Acceso gratuito a nuevas actualizaciones.

Interacción con el Instructor

✅ Expón tus dudas en la plataforma, responderé dentro de las 48 horas laborales.

✅ Responderé tus dudas por WhatsApp por 1 mes.

✅ Por $9.99 adicional recibe 1 sesión en vivo exclusiva para ti y acceso al grupo privado de WhatsApp.

Descripción

Bienvenidos al grandioso mundo de  Redes Neuronales Artificiales.

YA ESTA DISPONIBLE EL USO DE SERIES TEMPORALES (Reconocimiento de números mediante un Acelerómetro)

En este curso, veremos paso a paso cómo ejecutar una red neuronal artificial completamente funcional en un Arduino (EMBEBIDA).

Aquí te ensenare desde recolectar tus propios datos de entrenamiento hasta realizar aplicaciones como el control de robots mediante el  reconocimiento de gestos, aproximación de curvas de sensores no lineales y mucho más.

[bg_collapse view=»link» color=»blue» icon=»arrow» expand_text=»Ver más» collapse_text=»Ver menos» ]

El entrenamiento lo realizaremos en una PC con el software Python y la API Keras que viene incorporado en TensorFlow y una vez validado el modelo exportaremos los pesos y la arquitectura de la red neuronal en Arduino.

TensorFlow 2.0 es la principal biblioteca de código abierto para enseñarte a desarrollar y entrenar modelos de Aprendizaje Automático.

Empresas que usan TensorFlow: Google, Intel, Nvidia, Coca Cola, Uber, SnapChat, Twitter y muchos otros casos de éxito.

Con la tecnología de TensorFlow

Una comunidad diversa de desarrolladores, investigadores y empresas usan el AA para resolver problemas complejos del mundo real

Como bono, este curso incluye plantillas de código tanto de Arduino como Python que puedes descargar y usar en tus propios proyectos.
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¿Para quién es este curso?

  • Cualquiera interesado en Redes Neuronales en Arduino
  • Estudiantes que desean empezar en el mundo de Machine Learning (Redes Neuronales Artificiales)
  • Cualquiera que quiera profundizar su conocimiento de modelos de Machine Learning
  • Cualquier persona que desea ser científico de datos

Requisitos

  • Conocimientos básicos de Python
  • Conocimientos básicos en Arduino (incluido en Roboticoss)

Instructor

Especialista en Electrónica

Picture of Ing. Edison Sásig

Ing. Edison Sásig

Ingeniero en Electrónica y emprendedor tecnológico.
Fundador de Roboticoss, una plataforma de cursos online relacionados con Robótica, Sistemas Inteligentes, IOT, Automatización y Teoría de Control.

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Comentarios de los estudiantes

Valoraciones

Andres Lomas

⭐⭐⭐⭐⭐
En lo personal me ayudo mucho a cubrir varias dudas acerca de las redes neuronales su adquisición de datos y las aplicaciones, y me gusta la idea de que sigan actualizando el curso.

Jose Eduardo Mireles Mendez

⭐⭐⭐⭐⭐
Excelente curso, tenia muchas dudas sobre redes neuronales y con este curso se me ha solucionado aparte que es bastante practico.

Llorens

⭐⭐⭐⭐⭐
Gracias por explicar con tanta paciencia y mostrar lo genial que es usar estas plataformas

Juan Carlos Jimenez Bedolla

⭐⭐⭐⭐⭐
Bastante bien explicado porque se entiende a la primera, no se dan explicaciones con paja sino que es claro y conciso.

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