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1) Detección de manos – Guía Rápida con MediaPipe y Anaconda Python

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Acerca del Tutorial Este vídeo es el primero de varios controles de visión artificial y el entorno virtual que se...

diciembre 10, 2023
2) Detección de Manos y Coordenadas- Bases para el control de Proyectos con Visión Artificial 🖐️

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Acerca del Tutorial Este vídeo te voy a explicar conceptos y códigos que te permitirán entender como se realiza la...

diciembre 19, 2023
3) Control de Led’s con Visión Artificial y Arduino – MediaPipe, Detección de Manos

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Acerca del Tutorial Este vídeo te voy a explicar conceptos relacionados con la comunicación serial desde Anaconda Python y es...

enero 12, 2024
Bonus – Visión Artificial y Robótica – Lleva a tus proyectos al siguiente nivel

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En este video les muestro cómo llevar sus proyectos de robótica al siguiente nivel con visión artificial. Les enseño a...

enero 30, 2024

YOLOv5 (You Only Look Once, versión 5) es un algoritmo avanzado de detección de objetos de modelos de aprendizaje profundo. Es conocido por su velocidad y precisión en la identificación y localización de objetos dentro de imágenes en tiempo real.

Este curso es una herramienta versátil y potente, capaz de funcionar en diversos entornos, desde sistemas operativos Windows hasta dispositivos compactos como Raspberry Pi4. 

El curso cubre aspectos fundamentales como:

  1. Instalación y Configuración de Ambientes de Entrenamiento.

  2. Captura y Etiquetado de Imágenes.

  3. Entrenamiento en la Nube, utilizando Google Colab.

  4. Manejo de Archivos de Entrenamiento.

  5. Detección de Objetos.

  6. Implementación en Raspberry Pi4.

crs-avan-yolo5

El Super Vector Machine (SVM) es una técnica poderosa en el campo de la visión artificial y el aprendizaje automático, enfocada en la clasificación y análisis de imágenes. En mi curso, utilizo SVM para entrenar modelos capaces de diferenciar entre imágenes de perros y gatos, demostrando su eficacia en la clasificación precisa de objetos. A través de ejemplos prácticos y aplicaciones reales, como la implementación en una Raspberry Pi, los estudiantes aprenden no solo la teoría detrás de SVM, sino también cómo aplicar este método en proyectos reales de tecnología e ingeniería.

Mayor información en el vídeo.

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