Inteligencia Artificial: Machine Learning con ESP32 y Python

Descripción

Lleva la Inteligencia Artificial a un nuevo nivel implementando Machine Learning directamente en un ESP32, sin depender del computador para ejecutar modelos. En este curso aprenderás paso a paso a diseñar, entrenar y desplegar redes neuronales en microcontroladores usando Python para el entrenamiento y ESP32 para la implementación, aplicadas en proyectos prácticos reales. Módulo 1 – Preparación del entorno Instalaremos y configuraremos Python, Arduino IDE y las librerías necesarias, incluyendo TensorFlow, y aprenderás cómo programar la ESP32 desde Arduino IDE. Módulo 2 – Fundamentos y programación de redes neuronales Entenderás desde cero qué es una red neuronal: capas, pesos, bias y funciones de activación (Sigmoide, ReLU, Softmax). A la par, programaremos la arquitectura directamente en la ESP32 para su ejecución autónoma. Módulo 3 – Ejercicios de precisión en gimnasio Crearemos un sistema que determina si un ejercicio de precisión (flexión/extensión) se realiza correctamente, resolviendo un problema de clasificación binaria. Módulo 4 – Reconocimiento de gestos para control de robots Desarrollaremos un sistema capaz de identificar diferentes gestos y controlarlos mediante una red neuronal, resolviendo un problema de clasificación multiclase. Módulo 5 – Sensor inteligente de distancia 360° Crearemos un sistema que estima distancias positivas en cualquier dirección usando señal RSSI de Wi-Fi, ideal para identificar zonas seguras o restringidas, aplicando un problema de regresión. Durante el curso destacarás en: • Recolección de datos para entrenar modelos. • Exportación de arquitectura y pesos a ESP32. • Comprensión de fundamentos de redes neuronales desde cero. • Creación de proyectos prácticos reales de clasificación y regresión. Inscríbete hoy y lleva tus proyectos al siguiente nivel con inteligencia artificial embebida. NOTA: Desde la Sección 7 es contenido antiguo pero funcional (Disponible para estudiantes anteriores hasta DICIEMBRE DEL 2025)

Lo que aprenderás

• Comprender los fundamentos de las redes neuronales artificiales desde cero.
• Recolectar datos de sensores utilizando la ESP32 para alimentar modelos de Machine Learning.
• Analizar, almacenar y preprocesar datos en Python para su uso en redes neuronales.
• Entrenar modelos de clasificación binaria, multiclase y regresión en Python.
• Exportar la arquitectura y los pesos entrenados a código compatible con ESP32.
• Implementar redes neuronales embebidas en microcontroladores para ejecución autónoma.
• Optimizar modelos para funcionar en hardware de recursos limitados.
• Desarrollar proyectos prácticos reales aplicando Machine Learning en ESP32.

Requisitos

• Conocimientos básicos de programación (preferible en Arduino o C++).
• Conocimientos básicos de Python
• Ganas de aprender y experimentar con Machine Learning en microcontroladores.