Cursos de visión por ordenador

295 Cursos

Udemy

Automotive Camera [Apply Computer vision, Deep learning] - 1

Mejore sus habilidades en tecnologías de conducción autónoma a través del curso de Cámara Automotriz en Udemy. Este programa aprovecha la visión por computadora y el aprendizaje profundo para profundizar en temas avanzados como ADAS, formación de imágenes, calibración, detección de objetos, clasificación y seguimiento de múltiples objetos util.

Microsoft Learn

GitHub responsible AI

Módulo 1: Introducción a Cargas de Trabajo de IA y Servicios de Azure AI. Explora las políticas de IA Responsable de Microsoft y aprende sobre soluciones y prácticas de IA ética. Módulo 2: Uso de Azure AI Face. Adquiere habilidades en detección y análisis de rostros utilizando el servicio Azure AI Face. Módulo 3: Fundamentos de IA Gener.

XuetangX

数字化精密测量与智能化

La medición precisa digital y la tecnología inteligente son fundamentales para lograr la fabricación de equipos de alta gama con alta precisión y alto rendimiento. Este curso busca formar líderes en el campo de los instrumentos de alta gama, combinando la enseñanza teórica con la práctica, integrando el conocimiento profesional con la educación en.

Udemy

Cognex In-Sight Machine Vision Industrial Development SCADA

Emprende un enriquecedor viaje para dominar los sistemas de visión artificial Cognex In-Sight a través de esta guía de programación cuidadosamente elaborada. Ofrecido por Udemy, este curso se centra en aprovechar Easy Builder para la Automatización PLC avanzada y el Desarrollo SCADA HMI. Perfecto para entusiastas y profesionales por igu.

Udemy

Object Tracking using Python and OpenCV

Desbloquea el poder del seguimiento de objetos con Python y OpenCV en este curso integral ofrecido por Udemy. Sumérgete en el mundo de la visión por computadora y aprende a implementar 12 algoritmos distintos diseñados para seguir objetos sin problemas en videos y vía webcam. Tanto si eres un principiante como si buscas mejorar tus habilidade.

Udemy

YOLO: Custom Object Detection & Web App in Python

Udemy

YOLO: Automatic License Plate Detection & Extract text App

Udemy Embárcate en un viaje para desarrollar una Aplicación de Detección de Matrículas y Extracción de Texto de vanguardia. Este curso te guiará a través de las complejidades de la Detección de Objetos utilizando YOLO, el dominio del Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) y la creación de una aplicación web totalmente funcional con Flask. Di.

Udemy

Deep learning for object detection using Tensorflow 2

Sumérgete en el campo del aprendizaje profundo y la detección de objetos con nuestro curso cuidadosamente elaborado, "Aprendizaje Profundo para Detección de Objetos usando TensorFlow 2". Este programa integral está diseñado para proporcionar a los participantes una comprensión sólida de cómo entrenar y evaluar tres modelos avanzados: Faster R.

Udemy

Intelligently Extract Text & Data from Document with OCR NER

Mejore sus habilidades participando en el proyecto de la App de Escáner de Documentos, enfocado en la extracción inteligente de texto y datos a través de las tecnologías OCR y NER. Sumérjase en el ámbito técnico con OpenCV, Pytesseract y Spacy para perfeccionar sus capacidades en la extracción de entidades nombradas de documentos escaneados. O.

Udemy

Data Science & Machine Learning: Naive Bayes in Python

Únete al curso "Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático: Naive Bayes en Python" en Udemy y eleva tu comprensión de un algoritmo de IA fundamental. Este curso está diseñado para incrementar significativamente tu habilidad en programación con Python. Este programa integral cubre el algoritmo Naive Bayes, una técnica clave en la clasificación.

1 2 3 ... 30

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.