Curso de Inteligencia Artificial GRATIS | Introducción a la Detección de Objetos #8

Lección 2 de 1118%

Sigue así. Cada lección te acerca más a tu certificado.

Sobre esta lección

Clase #8 | Deep Learning — Detección de Objetos en Tiempo Real con una Webcam (YOLO26, YOLO11, YOLOv8) | “Cajero Automático” con IA ¿Se puede crear un sistema tipo supermercado inteligente usando solo una webcam y Deep Learning? En esta clase damos el salto de Clasificación → Detección de Objetos, construyendo un proyecto real: un cajero automático que detecta múltiples productos en tiempo real (cereales, frutas, artículos de aseo) y calcula la compra al instante. 🛒🤖 🧠 Qué vas a aprender (resumen rápido) ✅ Diferencias clave: Head de Clasificación vs Head de Regresión (Detección) ✅ Cómo preparar datos + ingeniería de datos para detección ✅ Entrenamiento de YOLO11 para detección en un caso real ✅ Cómo escalar a miles de productos con Embeddings + Bases de Datos Vectoriales (sin re-entrenar cada semana) ✅ Arquitectura práctica para un sistema de cobro automático con visión por computadora 🧩 Proyecto del video 🚀 Lo que construimos: un “Cajero Automático” con IA - Detecta varios productos por frame - Cuenta/identifica productos mientras pasan por cámara - Genera la lista de compra en tiempo real ------------------------------------------------------------------- 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 #YOLO11 #ObjectDetection #ComputerVision #DeepLearning #ArtificialIntelligence #GoogleColab #Ultralytics

Sobre este curso

Curso de Deep Learning con buenas practicas de desarrollo de software (DevOps) y buenas practicas de experimentación con redes neuronales profundas (MLOps).

Lección 2 de 11Nivel: principianteDuración total: 8h 24m

Lo que aprenderás en este curso:

  • Comprender los fundamentos del aprendizaje automático
  • Implementar algoritmos de clasificación y regresión
  • Preparar y limpiar datos para modelos predictivos
  • Evaluar y optimizar modelos de machine learning