Curso Online
AI Visión Artificial con Python, ESP32 y RaspberryPi
Aprende a desarrollar software AI de Visión Artificial programando en Python y utilizando la PC, ESP32 y RaspberryPi.
30% de Descuento | Cupo Limitado!
Inversión 100% REEMBOLSABLE en libros técnicos para reforzar tu aprendizaje!
Clases EN VIVO
Podrás resolver todas tus dudas en las clases en vivo. También podrás acceder al aula virtual y consultar las grabaciones
Prácticas en ESP32 y Raspberry
Corre software de Computer Vision AI tanto en tu PC como en Raspberry Pi
Clases Interactivas
Los alumnos podrán hacer observaciones y preguntas como si se tratara de cualquier clase presencial.
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DESCUENTO
Obtén un 30% de DESCUENTO, vigencia 29 de febrero.
Al tomar el curso recibe tu certificado de asistencia con validez internacional de Dignal Academy y Raspberry Pi Foundation
CUPO LIMITADO!
Descripción del Curso
El mundo de la AI es la siguiente gran revolución en la historia de la humanidad. La visión artificial es uno de los campos de la AI que permite que los computadores y dispositivos puedan ver, entender y tomar decisiones sobre el mundo que los rodea.
En este curso aprenderás las técnicas más utilizadas para clasificación de objetos de acuerdo a su forma, posición, orientación, color y textura. Útil para sistemas de detección de productos, materiales y anomalías en líneas de producción entre otras aplicaciones.
También aprenderás detección de rostros, detección de personas, reconocimiento de género, edad, emociones, color de piel y cálculo de velocidad de objetos como automóviles. Te enseñaremos a realizar un detector de gestos en la mano y conteo de dedos útil para videjuegos y para personas con capacidades diferentes que requieren lengua de señas.
En tu inscripción se incluye un curso GRATUITO de fudamentos de Machine Learning y procesamiento digital de imágenes con Python y OpenCV.
Aprenderás a utilizar modelos de redes neuronales ya entrenados así como también te enseñaremos como entreanar y propia red neuronal.
Requisitos para tomar el curso
No se requieren conocimientos previos para tomar este curso. Iniciamos desde cero.
¿Para quién está dirigido este curso?
Estudiantes, entusiastas, técnicos y profesionales de carreras a fines de tecnología.
Alcance del curso
Aprender a desarrollar un conjunto de aplicaciones de Computer Visión con gran alcance e impacto en la industria.
Aplicaciones AI en el mundo Industrial
Aprenderás a desarrollar software de AI para clasificación y segmentación de objetos en ámbitos industriales, así como reconocimiento de textura para clasificación de materiales y segmentación mediante la forma de objetos. Aprenderás a correr estos algoritmos en una RaspberryPi.
Clasificación de imagenes en Tiempo Real
Aprenderás a desarrollar un clasificador de objetos para detección de anomalías y parámetros dentro de un conjunto de categorías definidas en el momento del entrenamiento. Esto incluye la detección de objetos que no tienen la forma, color u orientación/posición adecuada en un ambiente controlado.
Detector de rostros FaceID
Aprenderás a consutruir un sistema con detección de rostros, útil para diferentes aplicaciones como la autenticación de personas para su acceso a un sistema o a un lugar físico.
Esta tarea permite detectar puntos de referencia faciales y expresiones faciales en imágenes y videos.
Detección de anomalías en un entorno industrial
Te enseñaremos como realizar un detector de anomalías de objetos en líneas de producción u otros entornos utilizando Visión Artificial
Detección de Matriculas y velocidad vehícular
Aprenderás a desarrollar un sistema de control vehícular con visión artificial el cual pueda detectar la matricula/placa de vehículos, así como la velocidad de movimiento de cada uno de ellos. Este sistema es muy útil para centros comerciales, zonas residenciales, centros recreativos, entre otros. Con este tipo de aplicaciones es posible verificar los vehículos que no cumplan con las normas de tránsito de la zona monitoreada.
Detector de objetos
Aprenderás a desarrollar un programa detector de objetos que permita detectar la presencia y ubicación de múltiples clases de objetos dentro de imágenes o videos.
Esta tarea opera con datos de imágenes con un modelo de aprendizaje automático (ML). Aprenderás a entrenar tu propio modelo y también a utilizar modelos ya entrenados.
Hardware que opcionalmente puedes utilizar en el curso!
Durante el curso utilizaremos la PC, ESP-32 y Raspbarry Pi
Raspberry Pi 4B
ESP32-CAM
Fecha
2, 3, 9, 10, 16, 17, 23, 24, 30 y 31 de marzo
Días de clase
Sábado y Domingo
Número de sesiones
10 sesiones
Horario
10 am a 2 pm (Horario de la Ciudad de México)
Horas por clase
4 horas
Horas de curso
40 horas
¿No se te acomoda el horario?
Grabamos cada una de las clases para que puedas descargarlas, visualizarlas y repasarlas posteriormente.
Años de experiencia impartiendo Cursos y Conferencias acerca de Internet Of Things
Temario
Cada tema inlcuye fundamentos teóricos sólidos y un conjunto de prácticas para una experiencia de aprendizaje única.
Tema 1: Fundamentos de imágenes
Anatomía de una imágen. Manipulación de imágenes a nivel pixeles utilizando Python y OpenCV.
Tema 2: Imágenes RGB
Anatomía de una imágen RGB. Control de matrices R,G, y B con Python y OpenCV. Lectura de imágenes a color.
Tema 3: Formato RGB y HSV
Formato de imágenes RGB y HSV. Extracción de características y canales de una imagen a color.
Tema 4: Procesamiento de imágenes
Operaciones aritméticas, umbralización y operaciones bit a bit con imágenes.
Tema 5: Umbralización adaptativa
Extracción características de una imagen para recuperación de documentos dañados.
Tema 6: Vídeo Captura
Anatomía de un vídeo, procesamiento de vídeo. Guardado y reproducción de vídeo.
Tema 7: Procesamiento de Vídeo en Tiempo Real
Lectura de frames, Aplicación de filros, detección. debordes, detección y cálculo de las características de las esquinas.
Tema 8: Transformación de imagen en Tiempo Real
Matcher object, transformación por traslación, rígida, fina y proyectiva. Homografia de imágenes.
Tema 9: Detector de Rostros
Detector de rostros utilizando el framework de deeplearning caffe. Configuración de los parámetros de la red neuronal.
Tema 10: Configuración de tarjeta ESP32-CAM
Instalación de requerimientos y configiguración de Wi-Fi de la ESP32-CAM para utilizarla en aplicaciones de Computer Vision.
Tema 11: Detector de gestos de mano con ESP32
Detección de gestos de mano en tiempo real proporcionando puntos de referencia de la mano detectada.
Tema 12: Clasificación de objetos con ESP32
Clasifiación de objetos utilizando frameworks como Tensorflow, Keras y la tarjeta ESP32-CAM
Tema 13: Introducción a Raspberry Pi
Instalación de Raspberry OS, dependencias, librerías y desarrollo de prácticas GPIO con Raspberry Pi.
Tema 14: Introducción la PiCamera de Raspberry Pi
Instalación y configuración de la Camara de Raspberry Pi y desarrollo de primeras prácticas.
Tema 15: Adquisición de imágenes y vídeo
Desarrollo de programas para adquirir y guardar imágenes y vídeo con Raspberry Pi.
Tema 16: Detección de rostros
Detección de rostros utilizando Raspberry Pi y framework de red neuronal entrenado.
Tema 17: Detección de personas
Detección de personas con tareas holísticas para detección de puntos de referencia.
Tema 18: Detección de objetos por color
Detección de objetos por color con Raspberry Pi. Aplicación de detección de objetos en robótica.
Tema 19: Clasificación de objetos por tamaño
Clasificación de objetos por tamaño y forma calculando el contorno y área de los objetos presentados. Aplicación con Raspberry Pi.
Tema 20: Orientación de objetos
Reconocimiento de objetos que no tienen la orientación/posición adecuada en un ambiente controlado.
Tema 21: Creación de modelos de entrenamiento
Creación de un modelo de entrenamiento de datos adquiridos por sensores utilizando Raspberry Pi.
Tema 22: Sistema de seguridad con Machine Learning y sensores
Desarrollo de un sistema de seguridad con sensores utilizando clasificación con Machine Learning
Tema 23: Detección de anomalías de objetos
Detección de anomalías de objetos utilizando extracción de características con Machine Learning.
Tema 24: Detección de materiales
Detección de materiales mediante la clasificación de texturas utilizando extracción de características.
El descuento finaliza en:
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Tu inversión es 100% Reembolsable con libros de AI y Sistemas Embebidos a través de Raspberry Pi Foundation. Esto con la intención de poder reforzar tu camino de aprendizaje en el mundo de Computer Vision.
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Precios en Pesos Mexicanos (MXN) y Dólares Americanos (USD)
INVERSIÓN REEMBOLSABLE
$208 USD- De
$5,100.00 MXNa $3,570.00 MXN - De
$298 USDa $208 USD - Certificado al finalizar el curso
- 40 horas de clases EN VIVO
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Acerca del Instructor
MTI. David Gutiérrez
Application Engineer en Microchip Technology Inc.
Desarrollador de múltiples herramientas de software para Microcontroladores. Más de 10 años de experiencia en el área. Dentro de sus desarrollos se encuentran protocolos de comunicación IoT ultra ligeros para el sector privado, Tarjetas de Evaluación como Alteri, Xatellite, QuadX, así como sus respectivas UI. Software de monitoreo para aplicaciones TCP/IP y Bluetooth. Algoritmos para soluciones biomédicas.
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¿El costo del curso incluye alguna tarjeta?
El costo del curso no incluye la raspberry Pi. A los primeros 10 inscritos regalaremos una ESP32-CAM.
¿Cuál lenguaje de programación se utilizará en el curso?
Python
¿Tengo que comprar una Raspberry Pi o ESP32-CAM obligatoriamente?
No, muchas de las prácticas las podrás correr en tu propia PC con la webcam. No es obligatorio disponer de una Raspberry Pi o ESP32-CAM
¿Cuál Raspberry Pi se recomienda para el curso?
Recomendamos la Raspberry Pi 4B con mínimo 4GB de RAM con la Raspberry Camera v1.3
¿Cómo puedo obtener el reembolso de la inversión del curso?
Al inicio del curso les daremos a todos los alumnos un registro para poder descargar los libros.
¿Necesito conocimientos previos para tomar este curso?
No, iniciamos desde cero ofreciéndote un curso GRATIS de Procesamiento Digital de Imágenes y Programación en Python por lo que no necesitas conocimientos previos para tomar este curso.
¿Cuál editor de texto se utilizará para realizar las prácticas?
El instructor utilizará PyCharm CE (Versión Community). Este editor se puede descargar sin ningún costo.
¿Tiene algún costo adicional los programas a utilizar?
No, todos los programas que utilizaremos son sin costo.
¿En cuántas exhibiciones puedo pagar el curso?
Aceptamos 3 MESES SIN INTERESES a través de PayPal con tarjetas de crédito participantes. También puedes pagar directamente con nosotros (por depósito/transferencia bancaria y depósito en Oxxo) en 2 exhibiciones. Para más información mándanos un correo a cursos@dignal.com
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