Una webapp que carga un modelo de Teachable Machine desde tu propia carpeta, analiza una foto en el móvil y dice si hay obstáculos, sin enviar nada a la nube.
Teachable Machine para detectar obstáculos: vacío, camino y obstáculos. Luego se exporta para Tensorflow.js y seguimos.
Damos el salto al código en Python con Google Colab. Entrenamos un modelo de visión por computador mediante Transfer Learning (MobileNetV2) para clasificar el estado de Sierra Bermeja y analizamos su matriz de confusión.
En la Sesion 2 del Proyecto Asadi, el alumnado construye y entrena su primera red neuronal convolucional con Keras para distinguir celulas sanas de blastos leucemicos en imagenes reales de microscopio.
Presentacion del Proyecto Asadi, dedicado a la investigadora Farkhondeh Asadi: de donde vienen las imagenes reales de frotis de sangre para diagnostico de leucemia infantil y como preparar TensorFlow y el dataset antes de construir la primera red neuronal convolucional.