Section outline

    • Detección de objetos I URL
      Students must
      Marcar como feito

      ¿Qué es una imagen? ¿Colores? ¿Vídeos? Resolución, canales, ...
      Manipulación de imágenes.
      Ejemplos de detección de patrones con tecnologías anteriores a las ANN.
      Detección de patrones mediante ANN.
      Introducción a las ANN.

    • Detección de objetos II URL
      Students must
      Marcar como feito

      ANN aplicadas al reconocimiento de patrones: detección, segmentación, clasificación.
      Detectando objetos en imágenes: YOLO, información de salida.
      ML4Teens: explicación de bloques, slots, signals, ...
      Ejemplo en el mundo real.

    • Detección de caras y emociones URL
      Students must
      Marcar como feito

      Arrancar el servidor local: este notebook accede a la webcam.
      Redes neuronales artificiales.
      Detección de caras en fotografías.
      Extracción de caras.
      Captura de un dataset de caras con expresiones.
      Clustering 2D de los datos capturados.

    • Detección de manos y reconocimiento de gestos URL
      Students must
      Marcar como feito

      Arrancar el servidor local.
      En este notebook vamos a capturar un dataset (piedra papel tijera) y mediante clustering hacer inferencia en tiempo real.

    • DATASET-POSE Ficheiro
      Students must
      Marcar como feito
    • Detección de poses URL
      Students must
      Marcar como feito

      Este notebook es más abstracto.
      Se trata de visualizar un ejercicio de agrupamiento (clustering) más complejo y con más datos.
      La captura de datos la haremos mediante el servidor local, pero para el resto de celdas usaremos un servidor alojado.

    • Reconocimiento de personas URL
      Students must
      Marcar como feito
    • Foto de grupo antes de la entrega de los óscars Ficheiro JPG
      Students must
      Marcar como feito
      2.0 MB Enviado 23/ 05/2024, 17:20
    • Foto de grupo después de la entrega de los óscars Ficheiro JPG
      Students must
      Marcar como feito
      1.8 MB Enviado 23/ 05/2024, 17:40
    • Estimación de la profundidad URL
      Students must
      Marcar como feito
    • Reconocimiento de patrones (entrenamiento de modelos) URL
      Students must
      Marcar como feito
    • Formas geométricas (dataset) URL
      Students must
      Marcar como feito
    • Eypos (imágenes) Ficheiro ZIP
      Students must
      Marcar como feito
      46.6 MB Enviado 14/ 05/2024, 12:07
    • Eypos (dataset) Ficheiro ZIP
      Students must
      Marcar como feito
      46.7 MB Enviado 6/ 06/2024, 14:22
    • Señales de tráfico (dataset) Ficheiro ZIP
      Students must
      Marcar como feito
      97.1 MB Enviado 22/ 05/2024, 18:56
    • Matrículas de coches (dataset) Ficheiro ZIP
      Students must
      Marcar como feito
      415.3 MB Enviado 22/ 05/2024, 18:57
    • Students must
      Marcar como feito

      Vamos a crear un dataset, lo etiquetaremos con LabelStudio y lo empaquetaremos.

      Posteriormente entrenaremos un modelo y lo pondremos a prueba.