Videos de la presentación 1, Introducción y Repaso:
- Lección 1.1: https://www.youtube.com/watch?v=f3M-SmHYUv8
- Lección 1.2: https://www.youtube.com/watch?v=ITYVN3wZ5E8
- Lección 1.3: https://www.youtube.com/watch?v=casypidYw1c
Vídeo de la presentación 2, Análisis de Predicción Lineal:
- Lección 2.1: https://www.youtube.com/watch?v=K_N1GQDLCqs
- Lección 2.2: https://www.youtube.com/watch?v=TuC94kJg5Lk
- Lección 2.3: https://www.youtube.com/watch?v=wZPOOv5N0qA
Vídeos de la presentación 3, Sistemas de Reconocimiento de Voz:
- Lección 3.1: https://www.youtube.com/watch?v=Q5MgSJdjs1g
- Lección 3.2: https://www.youtube.com/watch?v=LwfgLmkGsDk
- Lección 3.3: https://www.youtube.com/watch?v=IqUDpiSMvKU
Vídeo de la presentación 3.1, Uso del Cepstrum para el Procesamiento de Señales de Voz:
Vídeos de la presentación 4, Análisis de Componentes Principales (Principal Component Analysis, PCA):
Vídeos de la presentación 5, Cuantización Vectorial:
- Lección 5.1: https://www.youtube.com/watch?v=6R9lRgOWqWY
- Lección 5.3: https://www.youtube.com/watch?v=pY9cez74jnc
Vídeos de la presentación 6, Modelos de Cadenas de Markov Oculto:
- Lección 6.1: https://www.youtube.com/watch?v=PViArS0Vst4
- Lección 6.2: https://www.youtube.com/watch?v=6eBRh8zpZN0
- Lección 6.3: https://www.youtube.com/watch?v=Sc0II0NUD0Y
- Lección 6.4: https://www.youtube.com/watch?v=OF9LUA6M5_w
- Lección 6.5: https://www.youtube.com/watch?v=YEoihk3e4fM
Vídeo de la presentación 7, Simulación de cadenas de Markov:
Vídeos de la presentación 8, Modelos de Cadenas de Markov Oculto II:
- Lección 8.1: https://www.youtube.com/watch?v=mS4gX2ZbZOs
- Leccion 8.2: https://www.youtube.com/watch?v=aP01VAC5twE
Vídeos de la presentación 9, Modelos de Cadenas de Markov Oculto III:
- Lección 9.1: https://www.youtube.com/watch?v=eqWQ3V2Vd90
- Lección 9.2: https://www.youtube.com/watch?v=-Q4QnglOr4Y
- Lección 9.3: https://www.youtube.com/watch?v=7kyaM-7yVjs
Vídeos de la presentación 11, Detección y reconocimiento de objetos usando imágenes RGB y nubes de puntos organizadas:
- Lección 11: https://www.youtube.com/watch?v=CrVheXZ9tWU
- Lección 11.1: https://www.youtube.com/watch?v=TT5UuuGWx7k
Vídeos de la presentación 12, de Redes Neuronales:
- Lección 12: https://www.youtube.com/watch?v=8tCcw4-LVwA
- Lección 12.1: https://www.youtube.com/watch?v=DQeCrEE9S-0
- Lección 12.2: https://www.youtube.com/watch?v=bm5BMh6l5R0
Videos de la presentación 13, Detección de Objetos con Redes Neuronales Profundas para un Robot de Servicio:
Explicación de las prácticas:
- “Sistema de Localización en Espacios Interiores para un Robot Móvil Utilizando Nubes de Puntos y Modelos Ocultos de Markov”, Carlos Adrián Sarmiento Gutiérrez (Maestría en Ingeniería Eléctrica, Procesamiento de Señales).
- “Detección y Reconocimiento de objetos usando imágenes RGB y nubes de puntos organizadas”, Jesús Cruz Navarro (Maestría en Ciencia e Ingeniería de la Computación).
- “Detección de objetos con Redes Neuronales Profundas para un Robot de Servicio”, Edgar Roberto Silva Guzmán (Maestría en Ingeniería Eléctrica, Procesamiento de Señales).
- “Sistema de Localización en Espacios Interiores para un Robot Móvil Utilizando Nubes de Puntos y Modelos Ocultos de Markov”, Carlos Adrián Sarmiento Gutiérrez (Maestría en Ingeniería Eléctrica, Procesamiento de Señales).
- “Detección y Reconocimiento de objetos usando imágenes RGB y nubes de puntos organizadas”, Jesús Cruz Navarro (Maestría en Ciencia e Ingeniería de la Computación).
- “Detección de objetos con Redes Neuronales Profundas para un Robot de Servicio”, Edgar Roberto Silva Guzmán (Maestría en Ingeniería Eléctrica, Procesamiento de Señales).