Aprendizaje Automático para Arduino, ESP32 y ESP8266

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

4.73 (332 reviews)
Udemy
platform
Español
language
Data Science
category
2,173
students
16 hours
content
Nov 2023
last update
$49.99
regular price

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

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.

Content

Bienvenida al curso Redes Neuronales Artificiales con Arduino

Introducción

Introducción a Redes Neuronales

Modelo simplificado de una neurona biológica
Modelo simplificado de una neurona en Arduino
Componentes de un red neuronal artificial
No linealidad en redes neuronales
Funciones de transferencia o activación
Red Neuronal y funciones de transferencia en Arduino

Pasos para crear una red neuronal artificial

Etapas para el desarrollo de una red neuronal artificial
Pasos para crear una red neuronal artificial

Importar - generar conjuntos de datos

Instalación de Octave (Matlab)
Recibir datos en Octave desde Arduino
NUEVO Recibir datos en Octave desde Arduino de manera sencilla

Preprocesamiento de datos

Filtro pasa bajo media exponencial móvil.
Normalización
Codificación de salidas

Dividir el conjuntos de datos

Separar datos de entrenamiento y prueba en Octave (Matlab).

Establecer parámetros de algoritmo (hiperparámetros):

Establecer parámetros de algoritmo

Definir la arquitectura de la red neuronal.

Red neuronal de entradas múltiples en Arduino
Red neuronal de múltiples entradas y neuronas en Arduino
Múltiples capas de neuronas en Arduino

Inicializar pesos y sesgos

Pesos y sesgos (bias)

Declarar la función de pérdida.

Función de pérdida

Entrenar el modelo

Entrenamiento Test e Inferencia

Aplicaciones de redes neuronales artificiales Reconocimiento de Patrones

Introducción
Entrenamiento Perceptrón compuerta lógica ANDy OR
Compuerta lógica AND OR en Arduino
Reconocimiento de colores
Recolección de datos en Arduino
Recepción de datos en Octave
Generación de DataSet
División de datos para entrenamiento y Prueba
Entrenamiento reconocimiento de colores
Implementación de reconocimiento de colores en Arduino
Reconocimiento de gestos
Recolección de datos en Arduino Módulo MPU6050
Recepción de datos en Octave
Generación de DataSet
Entrenamiento reconocimiento de gestos
Implementación de reconocimiento de gestos en Arduino
Robot móvil (Navegación Autónoma)
Recolección de datos en Arduino Sensores ultrasónicos
Recepción de datos en Octave y Generación de DataSet
Entrenamiento Robot móvil (Navegación Autónoma)
Implementación Robot móvil (Navegación Autónoma) en Arduino
Pruebas y Funcionamiento Robot móvil (Navegación Autónoma)
Datalogger Python
Introducción a Python y Keras
Clasificación binaria datalogging
Clasificación Binaria Entrenamiento
Clasificación Multi-Class Softmax Datalogging
Clasificación Multi-Class Enlace inalámbrico por Bluetooth
Clasificación Multi-Class Control de robot por gestos

Aplicaciones de redes neuronales artificiales Aproximación de funciones

Introducción
Entrenamiento aproximación sensor no lineal
Sensor no lineal con Arduino

Aplicaciones de redes neuronales artificiales Predicción

Introducción modelado dinámico no lineal de procesos

Screenshots

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Reviews

Daniel
October 29, 2023
Un curso de gran nivel explicado de manera que resulte bastante asequible su comprensión y con muchos ejemplos prácticos.
Gabriel
June 22, 2023
Está muy padre el curso. De los conceptos matemáticos que en teoría deberían ser muy difíciles y abstractos, el instructor los hace sencillos y fáciles de entender, y lo mejor es que no sólo teoriza, sino que también viene acompañado de una sección práctica de cada concepto. De verdad estoy aprendiendo mucho.
Carlos
July 7, 2022
I like the method hes aplying to teach about neuronal networks, but i think he should be a little more specific when he show how the code works
Martin
June 2, 2022
Excelente curso, me gusta mucho toda la versatilidad que tiene para presentarte diferentes maneras de como trabajar el aprendizaje maquina.
Sebastian
July 6, 2021
Es un buen curso más práctico que teórico por lo que si no se sabe nada de redes neuronales previamente se deberá buscar por fuera la información. Vale la pena estudiar los módulos de Python proporcionados para entender mejor como es el flujo de trabajo de los datos así como para poder modificarlos para otro tipo de aplicaciones.
Jose
April 10, 2021
Excelente curso, tenia muchas dudas sobre redes neuronales y con este curso se me ha solucionado aparte que es bastante practico.
Andres
February 7, 2021
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.
Leo-Enver
January 28, 2021
La verdad no es tan simple como se lee el título, la profundización en lo conceptos de IA es muy buena y se puede aplicar a muchas otras cosas.
Alberto
January 13, 2021
Muy bien explicado la implementación de neuronas en Arduino. Excelente explicación y conocimientos del instructor.
Juan
December 29, 2020
Bastante bien explicado porque se entiende a la primera, no se dan explicaciones con paja sino que es claro y conciso.
Israel
May 5, 2020
La explicación es muy clara y fácil de comprender, con ejemplos que incluso personas no familiarizadas con el tema, pueden entender.
Juan
April 29, 2020
Me parecerio muy bueno desde el inicio hasta el final del curso. Realmente te explica los pasos. Una de las mejores cosas que explico es como obtener los datos de los sensores a la computadora y luego procesarlos para cargar en la red neuronal. Gracias, bien explicado.
Nancy
April 9, 2020
Muy buen curso, el Ing. Edison es muy bueno explicando, sin embargo en ocasiones va demasiado rápido, pero es realmente bueno a pesar de ese pequeño detalle.
Alberto
March 15, 2020
Explica bien los conceptos de neurona, fáciles de entender y practicos, justo para integrarlos con tus proyectos
Jonathan
March 9, 2020
Buen curso introductorio a RNA, sería bueno ver otras arquitecturas pero al ser un curso introductorio esta mas que bien. Ampliamente recomendado...!!! Lo único que cambiaria seria solo usar una plataforma porque es difícil seguir los ejemplos entre python, matlab y octave, por todo lo demás esta muy bien...!!!

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8/20/2019
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10/29/2019
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