Crea tu personal trainer con Inteligencia Artificial

Crea tu personal trainer con Inteligencia Artificial

Presentación del Taller

El pasado 15 de abril Saturdays.AI y Epitech realizamos el taller “Crea tu personal trainer”. Durante este taller se exploran las bases teóricas y prácticas del deep learning, en particular de modelos para la visión por computación (computer vision) y sus aplicaciones para una participación activa en nuestros hábitos diarios, como es mejorar la postura, o incluso ayudarnos a entrenar o bailar mejor.

Pose estimation

Una de las grandes áreas enmarcadas dentro del Deep Learning es la visión artificial. En este webinar se han introducido los conceptos básicos como son el perceptrón, las funciones de activación o las redes neuronales para poder comprender cual es la arquitectura de una red convolucional; que son aquellas empleadas para transformar las imágenes en un vector de características que pueda ser usado por una red neuronal.

Además, se ha intentado eliminar el concepto de “caja negra” que está en las redes neuronales; debido a que es muy complicado comprender porque realiza las decisiones que toma. Sin embargo, en el caso del computer visión; recientemente se han creado una serie de técnicas que permiten ver cuál es la función de cada una de las neuronas.

El objetivo del taller residía en ser capaces de crear un algoritmo de IA con el objetivo de que nos ayude en nuestros entrenamientos. Para afrontar este reto se ha usado el algoritmo de OpenPose, el cual permite obtener 25 puntos del cuerpo y conocer sus posiciones.

El objetivo del taller residía en ser capaces de crear un algoritmo de IA con el objetivo de que nos ayude en nuestros entrenamientos. Para afrontar este reto se ha usado el algoritmo de OpenPose, el cual permite obtener 25 puntos del cuerpo y conocer sus posiciones.

Herramientas y resultados del taller

Antes de enfrentarnos a una de las posibles soluciones se ha estudiado cuál ha sido el pipeline de los creadores de OpenPose:

Además, posteriormente se han realizado una serie de implementaciones usando la herramienta Google Colab que permiten ver cuáles son las funcionalidades dentro de este algoritmo y como pueden ser implementadas por nosotros mismos.

 

Finalmente, con el objetivo de afrontar el reto planteado se han presentado dos personas; una entradora y un entrenado mediante los cuales se estudiaba si la pose que realizaba la persona que no era experta era correcta, en caso de que no lo fuera se le daban las directrices que debía hacer con el fin de realizar bien la postura.

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