Curso de Inteligencia Artificial GRATIS | Cómo Entrenar Modelos de Detección de Objetos (YOLO26) #9

Sobre esta lección

Clase #9 | Deep Learning — Detección de Objetos (YOLO26, YOLO11, YOLOv8). En este video aprendes cómo entrenar el nuevo modelo YOLO26 desde CERO: dataset, etiquetado (annotations), data augmentation y entrenamiento en Python, con explicación clara de YOLO26 y comparativa con YOLO11. 🚀 🧠 Qué vas a aprender (resumen rápido): ✅ Dataset + Etiquetado (carpetas, descarga, annotations) ✅ Data Augmentation (operaciones y por qué se usan) ✅ Detección con YOLO (arquitectura, familia YOLO, conceptos clave) ✅ YOLO26: rendimiento, NMS, Distribution Focal Loss, pérdidas y MuSGD ✅ Entrenamiento en Python (pipeline completo) 📦 Datos (Dataset) - Estructura de carpetas - Cómo descargar imágenes (Download all images) - Cómo etiquetar correctamente (annotations) - Qué es data augmentation y qué operaciones aplicamos - Cómo descargar el dataset - Dónde encontrar el dataset original y aumentado 🎯 Detección (Object Detection) - Qué problema resuelve la detección - Bloques principales de YOLO - Arquitectura de YOLO11 - Familia YOLO y variantes - YOLO26: qué trae de nuevo - Rendimiento - NMS (Supresión de No Máximos) - Distribution Focal Loss - ¿Se pierde precisión? - Funciones de pérdida y cómo entrena realmente - Optimizador MuSGD (Muon & SGD) 🐍 Entrenamiento (Python) - Pipeline completo de entrenamiento para detección ------------------------------------------------------------------- links ---------------------------------------------------------------------------- ✅ Plataforma + demos (ingeniia): https://www.ingeniia.co ✅ Repositorio del proyecto (código): https://github.com/AprendeIngenia/deep_learning_services ✅ Docs oficiales YOLO26 (Ultralytics): https://docs.ultralytics.com/models/yolo26/?utm_source=infl&utm_medium=twitter&utm_campaign=yolo26&utm_term=ingeniia ✅ Descarga / Modelo YOLO26 (Ultralytics): https://platform.ultralytics.com/ultralytics/yolo26?utm_source=infl&utm_medium=twitter&utm_campaign=yolo26&utm_term=ingeniia ------------------------------------------------------------------- curso IA ---------------------------------------------------------------------------- 🧩 Únete a la Comunidad / Asesorías: https://www.ingeniia.co/community 🧠 Códigos, mapas mentales y demos: https://www.ingeniia.co ------------------------------------------------------------------- redes ---------------------------------------------------------------------------- 🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/inGeniia 💾 GitHub: https://github.com/AprendeIngenia 📸 Instagram: https://www.instagram.com/santiagsanchezr/ 🐦 X / Twitter: https://x.com/SantiagSanchezR 💼 LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/santiago-sanchez-rios-0b20431b8/ 🧺 Datasets: https://huggingface.co/inGeniia ------------------------------------------------------------------- apoyo ---------------------------------------------------------------------------- ❤️ Apoya el canal ⭐ Miembros (contenido exclusivo): https://www.youtube.com/channel/UCzwHEOCbsZLjfELperJ6VeQ/join ☕ Donaciones PayPal: https://www.paypal.me/santiagsanchezr --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 👍 Si te sirvió Suscríbete para más clases del curso y deja en comentarios qué dataset te gustaría que entrenemos después. #YOLO #YOLO26 #YOLO11 #YOLOv8 #ObjectDetection #DeepLearning #ArtificialIntelligence #ComputerVision #Ultralytics #GoogleColab