Visión artificial con Raspberry Pi
Precio en pesos MXN
$2,199.00
$380.00
Descripción
- Modalidad en línea - On demand
- Incluye constancia DC-3 expedida por agente capacitador autorizado por la Secretaría de Trabajo y Previsión Social (Aplicable solo para México) 📜
- Asesoría mediante WhatsApp (directo con el instructor)
- Acceso permanente al contenido
Lo que Aprenderás
Este curso te proporcionará las habilidades necesarias para desarrollar software de visión artificial que se ejecutará sobre una tarjeta Raspberry Pi. Esto te permitirá brindar soluciones de inspección de bajo costo y con la potencia suficiente para realizar clasificación de color, clasificación de formas y clasificación de texturas.
- Instalación del sistema operativo para Raspberry Pi
- Instalación de dependencias
- Instalación de librerías en Python
- Detección de rostros
- Seguimiento de rostros
- Seguimiento de color
- Seguimiento de formas
- Adquisición de imágenes con cámara oficial de Raspberry Pi
- Clasificación con Machine Learning
- Extracción de características para entrenar modelos de ML
- Inspección mediante clasificación de color
- Inspección mediante clasificación de forma
- Inspección mediante clasificación de textura en materiales
- Introducción a la extracción de características mediante deep learning
Material y equipo necesario
- Raspberry Pi 4B 4GB o más
- Cámara V1.3 para Raspberry Pi (Con cable flex y base)
- Chasis coche Robot para Arduino (4 motores y ruedas)
- Puente H L298(Shield)
- 10 Leds
- 10 Resistencias 330 ohm
- 5 Push button
- 5 Resistencias 1K ohm
Preguntas frecuentes
El acceso es permanente?
Es correcto, el curso cuenta con acceso permanente para que puedas avanzar a tu propio ritmo.
Incluye alguna constancia o diploma?
Es correcto, al finalizar el curso podrás acceder a tu certificado de finalización con identificador único. Además, si laboras en México, podrás solicitar tu constancia de competencias laborales DC-3.
Es un curso pregrabado, ¿Qué pasa si tengo dudas?
Puedes contactar al instructor en todo momento mediante WhatsApp, o consultar en el grupo exclusivo de estudiantes. Normalmente demoramos un par de minutos en ver tu mensaje.
El curso incluye material?
El material no se encuentra incluido, sin embargo, podemos orientarte para encontrar la mejor opción.
Currículum
Currículum
- 9 Sections
- 97 Lessons
- Duración
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- Raspberry Pi y visión artificial16
- 1.1Accede a los cursos completos de Python y PDI35 Hours
- 1.2Bienvenida al curso1 Minutes
- 1.3¿Que es la Raspberry Pi?1 Minutes
- 1.4¿Dónde se utiliza la Raspberry Pi?4 Minutes
- 1.5Diseccionando la Raspberry Pi 4B5 Minutes
- 1.6Descarga del Sistema Operativo para Raspberry Pi10 Minutes
- 1.7Instalación del Sistema Operativo10 Minutes
- 1.8Configuración inicial de la Raspberry Pi10 Minutes
- 1.9Escritorio de Raspberry Pi en el escritorio de Windows20 Minutes
- 1.10¿Qué es la visión artificial?2 Minutes
- 1.11¿Dónde se utiliza la visión artificial?2 Minutes
- 1.12Librerías a utilizar1 Minutes
- 1.13Instalación de dependencias6 Minutes
- 1.14Instalación de librerías5 Minutes
- 1.15Resumen – Raspberry Pi y visión artificial1 Minutes
- 1.16Cuestionario – Raspberry Pi y visión artificial10 Minutes4 Questions
- El GPIO19
- 2.1¿Qué es el GPIO de Raspberry Pi 4?2 Minutes
- 2.2Especificaciones del GPIO de Raspberry Pi 42 Minutes
- 2.3Secuencias con Leds – Introducción1 Minutes
- 2.4Encendido de LED4 Minutes
- 2.5Secuenciando el encendido y apagado de un Led4 Minutes
- 2.6Secuencia sencilla de 4 Leds5 Minutes
- 2.7Secuencia sencilla de 4 Leds con For anidado6 Minutes
- 2.8Secuencia compleja de 4 Leds con For anidado9 Minutes
- 2.9Secuencia compleja de 4 Leds con For anidado y lectura de entrada9 Minutes
- 2.10Control de brillo de un Led mediante PWM7 Minutes
- 2.11¿Qué es el PWM?3 Minutes
- 2.12Introducción – Control de motores DC3 Minutes
- 2.13El puente H2 Minutes
- 2.14Activación de un motor DC5 Minutes
- 2.15Cambio de sentido de giro con frenado suave9 Minutes
- 2.16Control de 2 motores DC3 Minutes
- 2.17Circuito para el coche robot10 Minutes
- 2.18Resumen – GPIO1 Minutes
- 2.19Evaluación – GPIO10 Minutes4 Questions
- PiCamera11
- 3.1Introducción – ¿Qué es una cámara?1 Minutes
- 3.2Introducción a la cámara V1.3 de Raspberry1 Minutes
- 3.3¿Qué es la adquisición de imágenes?3 Minutes
- 3.4Imagen VS video1 Minutes
- 3.5Configurar la Raspi Cam2 Minutes
- 3.6Captura de imagenes10 Minutes
- 3.7Captura de secuencia de imágenes10 Minutes
- 3.8Resumen – PiCamera1 Minutes
- 3.9Evaluación – PiCamera15 Minutes10 Questions
- 3.10Bonus – Otras configuraciones4 Minutes
- 3.11Bonus – Otras configuraciones – Código13 Minutes
- Detección de objetos con HaarCascade10
- 4.1Introducción3 Minutes
- 4.2Detección de rostros15 Minutes
- 4.3Detección de personas5 Minutes
- 4.4Robot seguidor de rostros (Seguimiento Horizontal) parte 110 Minutes
- 4.5Robot seguidor de rostros (Seguimiento Horizontal) parte 229 Minutes
- 4.6Robot seguidor de rostros (Seguimiento Horizontal) Demostración2 Minutes
- 4.7Robot seguidor de rostros5 Minutes
- 4.8Robot seguidor de rostros Demostración3 Minutes
- 4.9Resumen – Haar Cascade2 Minutes
- 4.10Evaluación – Haar Cascade10 Minutes5 Questions
- Detección de objetos por color7
- 5.1Introducción1 Minutes
- 5.2Segmentación por umbral2 Minutes
- 5.3Segmentación por umbral – Código27 Minutes
- 5.4Detección de objetos por color15 Minutes
- 5.5Robot seguidor de color7 Minutes
- 5.6Resumen – Detección de objetos mediante color2 Minutes
- 5.7Evaluación – Detección de objetos mediante color10 Minutes4 Questions
- Detección de objetos por contorno8
- 6.1Introducción2 Minutes
- 6.2Detección de contornos20 Minutes
- 6.3Área del contorno – Contador de objetos13 Minutes
- 6.4Orientación del objeto14 Minutes
- 6.5Contorno a rectángulo7 Minutes
- 6.6Transformación de perspectiva (Tema adicional)9 Minutes
- 6.7Resumen – Contornos1 Minutes
- 6.8Evaluación – Contornos10 Minutes5 Questions
- Introducción a la clasificación con Machine Learning8
- 7.1Introducción5 Minutes
- 7.2Muestras, características y etiquetas5 Minutes
- 7.3Diferencia entre regresión y clasificación5 Minutes
- 7.4Alarma – Parte 12 Minutes
- 7.5Alarma – Parte 2 (Entrenamiento)14 Minutes
- 7.6Alarma – Parte 3 (Aplicación en fisico)5 Minutes
- 7.7Resumen – Clasificación con Machine Learning1 Minutes
- 7.8Evaluación – Clasificación con Machine Learning10 Minutes5 Questions
- Extracción de características22
- 8.1Introducción1 Minutes
- 8.2Capturar imágenes de entrenamiento26 Minutes
- 8.3Extracción de características de color – Introducción1 Minutes
- 8.4Extracción de características de color – Media aritmética y desviación estándar – Parte 112 Minutes
- 8.5Extracción de características de color – Media aritmética y desviación estándar – Parte 213 Minutes
- 8.6Extracción de características de color – Media aritmética y desviación estándar – Parte 311 Minutes
- 8.7Extracción de características de color – Cálculo del histograma – Parte 19 Minutes
- 8.8Extracción de características de color – Cálculo del histograma – Parte 24 Minutes
- 8.9Detección de sello en conector automotriz6 Minutes
- 8.10Local Binary Patterns para características de textura – Introducción9 Minutes
- 8.11Local Binary Patterns para características de textura – Captura de imágenes10 Minutes
- 8.12Local Binary Patterns para características de textura – Extracción14 Minutes
- 8.13Local Binary Patterns para características de textura – Clasificación de madera8 Minutes
- 8.14Extracción de características de forma – Introducción2 Minutes
- 8.15Momentos de Hu – Captura de imágenes26 Minutes
- 8.16Momentos de Hu – Extracción25 Minutes
- 8.17Momentos de Hu – Clasificador15 Minutes
- 8.18Descriptores de Fourier – Introducción4 Minutes
- 8.19Descriptores de Fourier – Extracción8 Minutes
- 8.20Descriptores de Fourier – Clasificador5 Minutes
- 8.21Resumen – Extracción de características1 Minutes
- 8.22Evaluación – Extracción de características10 Minutes4 Questions
- Extracción de características mediante Deep Learning4
Instructor
1521 Estudiante16 Curso
Soy un apasionado por la innovación tecnológica, el desarrollo y el emprendimiento. Durante mi educación superior me enfoqué en la programación de software para visión artificial e inteligencia artificial. Poco después al graduarme tuve la oportunidad de aplicar estos conocimientos en el desarrollo de soluciones para empresas como General Motors, Ford, Harley-Davidson, Mack, Tesla y unas cuantas empresas más del ramo automotriz.
Reseñas
Precio en pesos MXN
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Gran venta
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