Resumen
Explore el aprendizaje profundo con Python y MXNet, incluyendo demostraciones prácticas en una Raspberry Pi para tareas de visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural.
Programa de estudio
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- Introducción a la IA y Aprendizaje Profundo
-- Visión general de la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones
-- Fundamentos del Aprendizaje Profundo y redes neuronales
-- Introducción a MXNet y su ecosistema
- Comenzando con Raspberry Pi
-- Configuración de Raspberry Pi: instalación y configuración
-- Instalación de Python y las bibliotecas necesarias en Raspberry Pi
-- Introducción a GPIO y capacidades de hardware de Raspberry Pi
- Python para Aprendizaje Profundo
-- Repaso de Python: sintaxis, bibliotecas y mejores prácticas
-- Uso de NumPy y Pandas para la manipulación de datos
-- Visión general de bibliotecas populares de aprendizaje profundo: MXNet, TensorFlow y PyTorch
- Aprendizaje Profundo con MXNet
-- Configuración de MXNet en Raspberry Pi
-- Comprensión de la carga de datos y preprocesamiento
-- Construcción y entrenamiento de redes neuronales con MXNet
-- Implementación de Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)
- Visión por Computadora en Raspberry Pi
-- Introducción a la visión por computadora y sus aplicaciones
-- Configuración y uso del módulo de cámara Pi
-- Implementación de tareas de clasificación de imágenes con MXNet y Raspberry Pi
-- Detección de objetos en tiempo real en Raspberry Pi
- Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) en Raspberry Pi
-- Visión general de tareas y aplicaciones de NLP
-- Herramientas y bibliotecas para NLP con MXNet
-- Implementación de clasificación de texto y análisis de sentimiento
-- Traducción de lenguaje en tiempo real en Raspberry Pi
- Optimización y Despliegue
-- Optimización de modelos de aprendizaje profundo para Raspberry Pi
-- Técnicas para mejoras de rendimiento: cuantización y poda
-- Estrategias de despliegue para dispositivos periféricos
- Proyecto: Construcción de una Aplicación Potenciada por IA
-- Definir el alcance de un proyecto combinando visión por computadora y NLP
-- Implementación del proyecto en Raspberry Pi
-- Prueba y evaluación de la aplicación de IA
- Tendencias Futuras y Conclusión
-- Discusión sobre tendencias futuras en IA y computación en el borde
-- Cierre del curso y recursos para aprendizaje adicional
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