No te engañes, la OSHWDem se está acercando y la competición de laberinto te gusta y mucho. Ya sabes, eso de sueltar un robot en un laberinto y que lo resuelva él solito. Éste proyecto que te dejo aquí te ayudará a tener laberintos frescos generados de forma automática mediante una Raspberry Pi y es una buena forma de practicar, por lo menos en papel y a mano, las diferentes formas de resolver un laberinto. El laberinto se genera con un script en Python que usa el conocido algoritmo de Backtracking con tan solo pulsar un botón. Una vez generado, se crea una una imagen que es enviada a una impresora térmica.
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Si lo que te va es el tema de reconocimiento de imágenes, inteligencia artificial, machine learning y todas esas cosas que parecen estar tan de moda últimamente, es posible que si todavía no sabes de qué va te encuentres bastante perdido. No voy a decir que es algo trivial y requiere de cierta experiencia en varios campos como por supuesto las matemáticas (y no hablamos de sumas y restas, funciones estadísticas principalmente entre otras) así como diversos lenguajes como Python y algunas herramientas como Keras. Todo esto permite realizar todo tipo de experimentos con redes neuronales para identificar objetos en una imagen, clasificar contenidos y todo tipo de artefactos donde la programación "normal" de toda la vida no es viable. Aquí se trata de que en lugar de programar un código para resolver un problema determinado, generas un modelo según el problema a resolver y luego entrenes una red neuronal para que aprenda. Luego al consultar lla red con un dato no conocido y en base a su entrenamiento, será capaz de reconocer patrones en un determinado porcentaje de acierto.
A continuación te dejo un completo vídeo con un imprescindible enlace sobre cómo instalar todo un sistema escalable para realizar programas de Deep Learning y así analizar gran cantidad de datos de forma inteligente.
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Lo bueno de utilizar redes neuronales para resolver un problema, es que puedes programarlas para que aprendan. De esta forma en lugar de programar una solución específica, lo que se hace es programar un modelo. Existen diversas herramientas que se pueden utilizar como la conocida librería TensorFlow y también Open AI. Os dejo a continuación una serie de de vídeos de Sentdex (canal de YouTube altamente recomendado si te mola el tema) que muestra cómo se puede entrenar una red neuronal para que juegue a un juego. Para eso utiliza en lenguaje Python y nos enseña a crear el modelo, entrenarlo y medir los resultados obtenidos. El mismo concepto lo puedes utilizar para una infinidad de cosas, como por ejemplo en robótica.
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Programas que juegan al Ajedrez hay ya unos cuántos. Robots hay unos pocos también pero lo que ya no es tan común es cómo se lo ha montado el autor de éste proyecto que utiliza una combinación de la librería Open Source Sotckfish para resolver las jugadas, al mismo tiempo que utiliza un completo sistema basado en Machine Learning y visión artificial. Todo el conjunto lo gestiona una Raspberry Pi que corre una séries de scripts en Python para capturar y analizar las imágenes del tablero capturadas por la cámara. Me parece muy interesante el sistema ya que utiliza un modelo matemático para reconocer las diferentes piezas y colores basándose en un dataset (un conjunto de datos) para entrenar la máquina. Se generan unos datos estadísticos de cada imagen capturada y luego se prueba el porcentaje de acierto. En su web se pueden ver todos los detalles de forma muy detallada y todo el código e instrucciones está disponibles. ¡Altísimamente recomendado!
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Si te gusta programar en Python, no te puedes perder la PyConES. La PyConES celebrará su cuarta edición los días 6, 7 y 8 de octubre de 2016 en Almería, después de tres exitosas ediciones en Madrid, Zaragoza y Valencia respectivamente y siguiendo el formato del evento mundial PyCon. La conferencia tendrá lugar en la Universidad de Almería y será organizada conjuntamente por la asociación Python España y la comunidad local, integrada por el Departamento de Informática de la UAL, el colectivo HackLab Almería y la Oficina de Software Libre de la asociación UNIA para la UAL.
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