Aprendizaje Automático para Arduino, ESP32 y ESP8266

Crea tus propios dispositivos inteligentes usando TensorFlow, Python aplicado a microcontroladores

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Description

¡Prepárate para ingresar al futuro de la electrónica y la inteligencia artificial!  ¡Bienvenido a nuestro curso de aprendizaje automático para Arduino, ESP32 y ESP8266!

En este curso, tendrás la oportunidad única de aprender a aplicar técnicas avanzadas de aprendizaje automático a tus dispositivos basados en Arduino, ESP32 y ESP8266. ¡Descubre cómo dar vida a tus proyectos electrónicos y transformarlos en soluciones inteligentes!

¡Únete a nosotros y comienza tu viaje hacia el futuro de la electrónica y la inteligencia artificial hoy mismo!


El aprendizaje profundo y aprendizaje automático (AA). Siempre  han sido asociados con computadoras grandes con CPU y GPU rápidas, gran tamaño de RAM o algoritmos en ejecutados en la nube.


Sin embargo, imagina ejecutar algoritmos de Aprendizaje Automático (Machine Learning) en un microcontrolador alimentado por una sola batería. Puede pensar que es imposible, pero con la tecnología actual, lo imposible ahora es posible con los microcontroladores.


Roboticoss ha creado este curso con el objetivo de potenciar la inteligencia de millones de dispositivos que usamos en nuestra vida diaria, incluidos los electrodomésticos y el Internet de las cosas, sin depender de hardware costoso ni de una conexión a Internet estable.


Me presento mi nombre es Edison Sásig soy ingeniero electrónico y CEO de Roboticoss, además, soy tu amigo e instructor que te acompañará a lo largo de este camino de aprendizaje.


El objetico principal de este curso es entender y ejecutar paso a paso una red neuronal artificial completamente funcional en un Arduino o cualquier microcontrolador aceptado por Arduino IDE (ESP32, ESP8266, ARDUINOS y mucho más).


Aquí te enseñare 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.


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


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


OJO: El curso dispone de clases con Matlab desde la sección 12 para estudiantes inscritos anteriormente, estas clases seguirán disponibles, sin embargo, ya no voy a dar soporte ni actualizaciones para estas clases, para las demás secciones voy a responder todas sus dudas.

What You Will Learn!

  • Implementar una red neuronal desde cero en Arduino, ESP32, ESP82266 y más.
  • Reconocimiento de sonido
  • Reconocimiento de gestos usando una IMU (acelerómetro y giroscopio)
  • Entrenar redes neuronales artificiales con Tensorflow-Keras.
  • Realizar aplicaciones reales con algoritmos a bordo de diferentes tarjetas electrónicas.
  • Generar tus propio conjunto de datos de entrenamiento.
  • Implementar diferentes arquitecturas de una red neuronal dependiendo de la aplicación.
  • Redes neuronales para clasificación binaria
  • Redes neuronales para clasificación multiclase
  • Redes neuronales para aproximación de funciones
  • Redes neuronales para series temporales

Who Should Attend!

  • Cualquiera interesado en Redes Neuronales en microcontroladores
  • 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