Cursos de visión por ordenador

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Udemy

Python for Computer Vision with OpenCV and Deep Learning

Descubre estrategias de vanguardia en visión por computadora utilizando Python, OpenCV y Deep Learning con nuestro curso integral ofrecido por Udemy. Este tutorial es esencial para aquellos que buscan estar a la vanguardia en campos como la programación en Python, la visión por computadora, el aprendizaje profundo y más, incluida la especialización.

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14 hours 5 minutes

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Udemy

Learn Computer Vision with OpenCV Library using Python

Desbloquea el potencial de la visión por computadora con nuestro curso integral sobre OpenCV usando Python. Alojado en Udemy, esta oportunidad de capacitación única es perfecta para aquellos interesados en adentrarse en los reinos de la programación en Python, la visión por computadora y el procesamiento de imágenes. Al inscribirte en nuestro curso.

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Udemy

Deep Learning: Convolutional Neural Networks in Python

Desbloquea el poder del Deep Learning con nuestro curso completo sobre Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) en Python, presentado por Udemy. Sumérgete en técnicas avanzadas y aplícalas en una variedad de campos incluyendo Visión por Computadora y Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP). Ya sea que estés enfocado en Ciencia de Datos o Aprendizaje.

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13 hours 24 minutes

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Coursera

Recognizing Shapes in Images with OpenCV

Título: Reconociendo Formas en Imágenes con OpenCV Descripción: Sumérgete en el mundo de la visión por computadora con este curso basado en proyectos de 1.5 horas de duración, donde aprovecharás el poder de las técnicas de procesamiento de imágenes para identificar formas utilizando transformadas de Hough. Perfecto para entusiastas ansiosos por ade.

Coursera

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Udemy

OpenCV Python For Beginners | Hands on Computer Vision

Únete a nuestro curso de OpenCV Python para principiantes: ¡Sumérgete en la visión por computadora! Desbloquea el mundo de la visión por computadora con nuestro curso completo diseñado para principiantes en Udemy. Obtén experiencia práctica a través de ejemplos prácticos que combinan a la perfección OpenCV y Python. Este curso, creado para novatos,.

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Udacity  Nanodegree

AI Engineer using Microsoft Azure

El programa de Nanogrado de Ingeniería de IA usando Microsoft Azure, ofrecido en asociación con Udacity, tiene como objetivo dotar a los aprendices con la experiencia esencial para seguir carreras como ingenieros de IA de Azure o ingenieros de IA especializados en las capacidades de IA y machine learning de Azure. Este programa integral cubre la im.

Udacity  Nanodegree

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13 weeks, 5-10 hours a week

Udemy

OpenCV and Java: Build a Webcam Biofeedback Game

Únete a nuestro innovador curso, "OpenCV y Java: Construye un Juego de Biofeedback con Webcam", disponible exclusivamente en Udemy. Sumérgete en el fascinante mundo del desarrollo de juegos con un giro único: la integración de biofeedback a través de una webcam. Este curso es perfecto tanto para entusiastas como para profesionales, deseosos de expl.

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Udemy

Computer Vision: Face Recognition Quick Starter in Python

Inicia tu viaje en Python con nuestro curso integral sobre Visión por Computadora: Iniciación Rápida a la Reconocimiento Facial en Python, ofrecido exclusivamente a través de Udemy. Adéntrate en el fascinante mundo del aprendizaje profundo mientras dominas la detección de rostros, el reconocimiento, junto con la clasificación de emociones, género y.

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Train YOLO for Object Detection with Custom Data

Descubre cómo crear un sistema de detección de objetos personalizado con nuestro curso completo en Udemy: "Entrena YOLO para la Detección de Objetos con Datos Personalizados". Profundiza en el mundo de la visión por computadora, dominando las técnicas de YOLOv3 y YOLOv4. Este curso está diseñado para aquellos que buscan mejorar sus habilidades en v.

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YOLOv4 Object Detection Course

Descubre las capacidades de vanguardia de la detección de objetos con nuestro curso completo de YOLOv4 en Udemy. Este curso, diseñado por expertos, te guiará a través de los pasos para implementar y entrenar YOLOv4 para una detección de objetos robusta. Ya sea que te apasione la inteligencia artificial, domines Python, estés interesado en mejorar t.

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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.