Reseñas
Francisco David Pérez Reynoso
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Agustin Flores Novelo
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Benjamín Villegas García
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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.
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.
TensorFlow2.0 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.
MATERIALES NECESARIOS (NO INCLUYE)
1 Arduino Uno o nano
1 MPU6050
2 Módulos bluetooh HC-05.
2 Motores DC
1 Modulo L298N
2 Ruedas para robot móvil diferencial
1 Rueda loca
1 Estructura para robot móvil diferencial
1 Protoboard mediano
1 Sensor de distancia Sharp o potenciómetro de 10k
Cables
Ojo: El curso dispone de clases con Matlab desde la sección 11 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.
