Cursos de visión por ordenador

326 Cursos

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2025 Deep Learning for Beginners with Python

Embárcate en tu viaje de aprendizaje profundo con el curso 2025 Aprendizaje Profundo para Principiantes con Python. Este programa comprensivo está diseñado para introducir a los novatos en el emocionante mundo de la inteligencia artificial, usando Python como herramienta principal. Este curso se adentra en los fundamentos de las redes neurona.

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Game AI Fundamentals with Godot Engine

Título del Curso: Fundamentos de IA para Juegos con Godot Engine Descripción del Curso: Descubra las habilidades esenciales para programar funciones de IA fundamentales para juegos utilizando el Godot Engine. Este curso está diseñado para proporcionarle el conocimiento y las herramientas necesarias para implementar comportamientos inteligentes en s.

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AWS Certified AI Practitioner AIF-C01 [Beginner to Advanced]

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YOLOv7 YOLOv8 YOLOv9 YOLOv10 YOLOv11 - Deep Learning Course

Desbloquea el potencial del aprendizaje profundo con nuestro curso detallado que abarca las versiones de YOLO del 7 al 11. Sumérgete en el entrenamiento con conjuntos de datos personalizados y mejora tus habilidades en detección de objetos, estimación de poses y más. Perfecto para profesionales que desean destacarse en visión por computadora,.

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Azure AI-050: Generative AI Solutions with Azure OpenAI

Únase al curso Azure AI-050 para aprender rápidamente a construir soluciones de IA Generativa con el servicio Azure OpenAI. Este atractivo curso de Udemy combina el poder de Azure y la Inteligencia Artificial, ofreciendo una comprensión completa de la integración de tecnologías de IA Generativa a través de una serie de módulos meticulosamente.

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Learn Hugging Face Bootcamp

Descubre el notable mundo del aprendizaje automático de código abierto con el "Bootcamp Aprende con Hugging Face". Ofrecido por Udemy, este curso integral te permite explorar las innovaciones de vanguardia de Hugging Face, incluidos transformers, difusores y mucho más. Ya seas un entusiasta en ciernes o un profesional experimentado, este boo.

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Modern Computer Vision & Deep Learning with Python & PyTorch

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AI-900 Azure AI Fundamentals: Crash Course

Emprende el camino hacia el dominio de los servicios de AI de Microsoft Azure con nuestro AI-900 Azure AI Fundamentals: Curso Intensivo. Diseñado para ayudarte a superar el examen de certificación AI-900, este curso brinda conocimientos profundos sobre las capacidades de AI de Azure, abriendo puertas a oportunidades en los campos de Intelige.

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Optical Character Recognition (OCR) in Python

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Master AI Image Generation using Stable Diffusion

Únete a nuestro curso integral en Udemy para dominar el arte de la Generación de Imágenes AI utilizando la poderosa herramienta de Difusión Estable. Este curso te guiará a través de un proceso paso a paso para crear visuales impresionantes utilizando Inteligencia Artificial Generativa con la integración de Python. Ya sea que seas un principia.

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Qué es la visión por computadora y qué hace su desarrollador?

Un ingeniero de visión por computadora es un especialista que enseña a las computadoras a extraer información de las imágenes. En particular, reconocer automáticamente objetos o gestos en imágenes y videos. Si una persona puede determinar visualmente algo (por ejemplo, encontrar un defecto en un producto), también se puede entrenar a una computadora para hacerlo, ahorrando así tiempo y recursos, y simplificando muchos procesos.

Los desarrollos en el campo de los cursos de visión por computadora se utilizan en una amplia variedad de empresas cuyos productos están relacionados con imágenes o videos. Esto incluye la producción de automóviles autónomos, ayudar a los médicos a interpretar imágenes de resonancia magnética al buscar tumores e incluso el reconocimiento facial en el metro para identificar infractores del régimen de autoaislamiento. Los especialistas en visión por computadora ayudan a muchas empresas de comercio electrónico a reducir la carga de moderación: por ejemplo, cuando un servicio de anuncios como Avito lucha contra los trolls que suben imágenes con contenido inapropiado.

Los especialistas en visión por computadora después de los cursos de visión por computadora se llaman de diferentes maneras: desarrolladores, ingenieros e investigadores (científico de visión por computadora). En esencia, un especialista en visión por computadora es más un ingeniero que utiliza las matemáticas y la programación como herramientas de trabajo. Por lo tanto, globalmente, un ingeniero de visión por computadora, un científico de visión por computadora, un desarrollador de visión por computadora y un desarrollador de visión técnica son una y la misma cosa.

Qué hace realmente un desarrollador de visión por computadora?

Como regla, el día de un especialista comienza con una reunión con el equipo. Luego escribe el código para entrenar redes neuronales, preprocesa los datos y analiza los experimentos. Un desarrollador de visión por computadora puede trabajar solo o en equipo, donde cada uno realiza parte de una tarea más grande.

En cuanto a las herramientas de trabajo, el lenguaje Python se usa generalmente para escribir código para experimentos, y los marcos de Tensorflow o Pytorch se usan para entrenar redes neuronales. El trabajo también implica bibliotecas especiales para el procesamiento de imágenes como OpenCV. Para proyectos de alta carga, también se puede usar el lenguaje C++, ya que cualquier cosa escrita en él se ejecuta muchas veces más rápido.

La visión por computadora es un campo joven y dinámico en la intersección de la ciencia y la ingeniería, en el que todavía hay más experimentos que soluciones listas para usar. Para crecer, un especialista aquí necesita aprender constantemente. Pero es la novedad y la naturaleza no estándar de las tareas, así como la oportunidad de crear algo verdaderamente innovador, lo que lleva a muchas personas a esta profesión.

Qué enseñan en las clases de visión por computadora en la educación de AI?

La capacitación en el mejor curso de visión por computadora generalmente consta de tres módulos: creación de infraestructura, conceptos básicos de aprendizaje automático y estudio de visión por computadora.

El primer bloque en un curso en línea de visión por computadora puede llamarse introductorio. Dado que los especialistas en el campo de la visión por computadora se basan en el conocimiento de las matemáticas y la programación al resolver problemas, al inicio tendrán que estudiar desde cero o repasar temas de matemáticas superiores, análisis matemático y álgebra lineal, así como trabajar con el lenguaje Python. No te preocupes si tus conocimientos se limitan a las matemáticas escolares, que fueron "hace mucho tiempo y no son ciertas": te ayudaremos a mejorar los temas necesarios en el primer módulo, para que en el futuro todos los alumnos puedan avanzar en el programa al mismo ritmo.

El segundo módulo está completamente dedicado al aprendizaje automático. Ayuda a resolver problemas de visión por computadora más rápido y fácil. Por ejemplo, para el reconocimiento facial, puedes describir expertamente las características faciales basándote en las preguntas que se hacen al compilar un identikit. O puedes alimentar al algoritmo con una gran cantidad de retratos fotográficos con marcas sobre qué cara pertenece a quién, y luego el algoritmo mismo aprenderá a extraer características por las cuales se pueden identificar las caras. En el futuro, si necesitas determinar quién está en la foto, al algoritmo solo le hará falta una base de datos de retratos. Si hay una foto de la persona que necesitas, el sistema mismo la encontrará fácilmente.

En el segundo módulo examinarás la teoría de la probabilidad y la estadística matemática. Los alumnos practicarán la resolución de problemas utilizando algoritmos fundamentales y estructuras de datos en Python, se familiarizarán con las bibliotecas de Python para Data Science (NumPy, Matplotlib), así como con los algoritmos de aprendizaje automático.

Finalmente, en el tercer módulo de este curso de visión de máquina analizarás las principales tareas de la visión por computadora, trabajaremos con la morfología matemática y las bibliotecas OpenCV y PIL.