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Sistemas Inteligentes @UCr_dJOULDvSXMHA1PSHy2rg@youtube.com

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El canal está enfocado en la divulgación de proyectos de int


14:04
Yolov7 en Google Colab, procesamiento en imágenes y video 😎(Modelo pre-entrenado)
10:43
Seguimiento de objetos (objects tracking) usando YoloV5 y StrongSort (DeepSort) 😎
13:43
Pytorch + GPU con YoloV5 en entorno local conda, procesamiento de video en tiempo real 😎
18:55
Transformada Discreta de Fourier. Filtros pasa bajas/altas en video en tiempo real con Python(Scipy)
09:37
Yolov5 en entorno local conda, procesamiento en video, en tiempo real 😎(Modelo entrenado en colab)
11:07
Video #10. Nvidia Jetson Nano. Inferencia en video .mp4 | Modificar threshold 😎
12:10
Video #9. Nvidia Jetson Nano. Modelo de detección de objetos entrenado en Google Colab. Parte 2 😎
18:01
Video #8. Nvidia Jetson Nano. Entrenamiento de modelo de detección de objetos en Google Colab 😎
20:45
Video #7. Nvidia Jetson Nano. Integra OpenCV a tu programa de detección de objetos SSD😎
19:31
Video #6. Nvidia Jetson Nano. Escribe tu propio código para detección de objetos SSD😎.
15:13
Training Yolov5 Custom Dataset en Google Colab
18:12
Video #5. Nvidia Jetson Nano. Etiqueta tu dataset con LabelImg y entrena tu CNN😎.Detección de abejas
10:36
Video #4. Nvidia Jetson Nano. Construye tu dataset para el entrenamiento 😎. Detección de mascarillas
00:22
¿Cómo desarrollar un sistema de detección de mascarillas en tiempo real usando Jetson Nano?
14:31
Video #3. Nvidia Jetson Nano😎. Entrenamiento de red neuronal SSD para detección de objetos en video.
06:24
Video #2. Nvidia Jetson Nano. Detección de objetos Hello World desde Docker
09:21
Video #1. Nvidia Jetson Nano. Instalación Jetpack. Configuración inicial
12:57
Detección de Rostro , Malla Facial, Estimación de Pose, Detección de manos usando MediaPipe en Video
26:35
Segmentación semántica de imágenes usando U-net | Explicación y código en python
15:02
¿Cómo poner un modelo de machine learning en producción usando Google Cloud? | deploy | parte 2
12:15
Modelo de Machine Learning en Producción en Google Cloud usando Streamlit | deploy | parte 1
05:34
Detección de emociones en tiempo real Parte 2 👌| Redes neuronales convolucionales | Face emotion
07:54
Detección de emociones en tiempo real 😁| Redes neuronales convolucionales | Face emotion |Tensorflow
10:36
Automated Machine Learning para clasificación de imágenes usando AutoKeras en Google Colab | AutoML
11:08
Automated Machine Learning con Auto Sklearn en Google Colab | AutoML | ¿Qué es AutoML?
21:31
Regresión Lineal Múltiple | Cómo funcionan la RLM | Código en python
22:42
Máquinas de Soporte Vectorial | Cómo funcionan las SVM | Código en python
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Bosques Aleatorios - Random Forest. Cómo funcionan y código en Python
23:58
Arboles de decisión (Parte 1 de Bosques Aleatorios)
18:55
Regresión Logística en Python. Sistema de Clasificación Supervisado
26:45
Agrupamiento (clustering) usando Kmeans en Python. Sistema de clasificación no supervisado
18:04
Detección de emociones, edad, landmarks y face encoding usando Face-Recognition y DeepFace
21:26
Intersection Over Union IoU en Segmentación Semántica MaskRCNN
25:54
Transformada Discreta de Fourier. Análisis de audio en tiempo real con Python (Scipy)
17:08
Streamlit y Tensorflow-Keras Desarrollo de API usando Deep Learning para Clasificación de Imágenes
16:22
Expansión en Series de Fourier de funciones periódicas usando Python en jupyter notebook
20:27
API Deep Learning Clasificación de Imágenes en Producción usando TensorFlow, Keras y Flask
20:25
Filtro digital en tiempo real usando transformada Z
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Multiclases segmentación semántica Mask-RCNN custom dataset. Detección de glóbulos blancos y rojos
17:11
Filtro de imágenes y video aplicando la operación de convolución 2D en python.
08:03
Segmentación semántica Mask-RCNN entrenamiento con custom dataset y prueba con cámara web
19:03
Convolución 1D en python aplicada al filtrado de señales.
18:30
Segmentación semántica con custom dataset. Mask_RCNN en google colab Paso a Paso.
11:28
Downsampling o submuestreo en series de tiempo e imágenes usando python en entornos jupyter-conda
11:53
Segmentación Semántica MASK-RCNN en video
11:02
Números complejos operaciones básicas y visualización en Python-Jupyter
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Instalación Miniconda Python y Jupyter
10:56
Tracking o seguimiento de objetos usando Deepsort y Yolo v3
13:47
Instalación Fácil y Rápida de Tensorflow y Keras con GPU.
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Training Yolov3 Custom Dataset en Google Colab
11:37
YOLOv3 Detección de objetos en video - Pytorch
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Clasificación de imágenes usando transferlearning y los modelos Resnet50, VGG19, Mobilenet y VGG16
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Cómo interpretar y calcular la matriz de confusión - clasificación de imágenes (sklearn - keras)
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Data Augmentation para clasificación de imágenes usando keras - tensorflow ( Parte 2 )
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Data Augmentation para clasificación de imágenes usando keras - tensorflow ( Parte 1 )
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Detección de tapabocas - Mask Detección. Redes neuronales usando keras - tensorflow
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Detección de objetos (object detection) keras tensorflow retinanet [Parte 3] Prueba en video.
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Instalación y Configuración del Entorno Anaconda para Keras-Tensorflow Paso a Paso
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Detección de objetos (object detection) keras tensorflow retinanet [Parte 2]
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Detección de objetos (object detection) keras tensorflow retinanet [Parte 1]