# Retail - usando IoT para gestionar niveles de stock La última etapa antes de que los alimentos lleguen a los consumidores es el comercio minorista: los mercados, fruterías, supermercados y tiendas que venden productos a los consumidores. Estas tiendas quieren asegurarse de que tienen productos en las estanterías para que los consumidores los vean y compren. Una de las tareas más manuales y que consume más tiempo en las tiendas de alimentos, especialmente en los grandes supermercados, es asegurarse de que las estanterías estén abastecidas. Revisar cada estantería para garantizar que cualquier hueco se llene con productos del almacén. El IoT puede ayudar con esto, utilizando modelos de IA que se ejecutan en dispositivos IoT para contar el stock, empleando modelos de aprendizaje automático que no solo clasifican imágenes, sino que también pueden detectar objetos individuales y contarlos. En estas 2 lecciones aprenderás cómo entrenar modelos de IA basados en imágenes para contar stock y ejecutar estos modelos en dispositivos IoT. > 💁 Estas lecciones utilizarán algunos recursos en la nube. Si no completas todas las lecciones de este proyecto, asegúrate de [limpiar tu proyecto](../clean-up.md). ## Temas 1. [Entrenar un detector de stock](./lessons/1-train-stock-detector/README.md) 1. [Revisar stock desde un dispositivo IoT](./lessons/2-check-stock-device/README.md) ## Créditos Todas las lecciones fueron escritas con ♥️ por [Jim Bennett](https://GitHub.com/JimBobBennett) --- **Descargo de responsabilidad**: Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción automática [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Si bien nos esforzamos por garantizar la precisión, tenga en cuenta que las traducciones automatizadas pueden contener errores o imprecisiones. El documento original en su idioma nativo debe considerarse como la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional realizada por humanos. No nos hacemos responsables de malentendidos o interpretaciones erróneas que puedan surgir del uso de esta traducción.