Fundamentos de Machine Learning con ESP32: Casos de Uso

¿Quieres implementar inteligencia artificial en microcontroladores y llevar tus proyectos al siguiente nivel? Este desafío de 5 semanas te enseñará desde cero cómo aplicar Machine Learning en el ESP32 con casos de uso reales y prácticos.

📅 Semana 1: Instalación y Prerrequisitos

Instala Arduino IDE, librerías y configura tu entorno de trabajo. Incluye la lista completa de materiales y versiones exactas para evitar errores.

📅 Semana 2: Redes Neuronales en Arduino IDE

Aprende a programar redes neuronales artificiales totalmente conectadas desde cero en ESP32, entendiendo su estructura y funcionamiento.

📅 Semana 3: Caso de Uso #1 – Optimización de Ejercicios de Gimnasio (Clasificación Binaria)

Clasifica si un ejercicio se realiza bien o mal con un sensor de movimiento (ej. MPU6050). Aprende clasificación binaria y despliegue en ESP32.

📅 Semana 4: Caso de Uso #2 – Reconocimiento de Gestos (Clasificación Multiclase)

Reconoce diferentes gestos para controlar robots o enviar comandos con redes neuronales multiclase, aplicadas a interacción humano-robot.

📅 Semana 5: Caso de Uso #3 – Sensor Inteligente 360° (Regresión No Lineal)

Desarrolla un sensor inteligente capaz de estimar distancias en 360° aplicando modelos de regresión no lineal en ESP32, ideal para navegación autónoma.

🚀 ¿Por qué tomar este desafío?

✅ Aprende Machine Learning desde cero

✅ Implementa proyectos prácticos con resultados reales

✅ Domina IA en microcontroladores y destaca en tecnología

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