Cursos de visión por ordenador

186 Cursos

Introduction to Computer Vision

Introducción a la Visión por Computadora Introducción a la Visión por Computadora guía a los estudiantes a través de los algoritmos y métodos esenciales para ayudar a las computadoras a 'ver' e interpretar datos visuales. Primero aprenderás los conceptos y técnicas centrales que tradicionalmente se han utilizado para analizar imágenes. Luego, pr.

Coursera

MathWorks Computer Vision Engineer

Ingeniero de Visión por Computadora de MathWorks Prepárate para una carrera en el campo en rápida expansión de la visión por computadora. La capacidad de extraer información significativa de datos visuales es crucial para desarrollar eficientemente sistemas de monitoreo inteligente, mejorar diagnósticos médicos y potenciar la próxima generación d.

Pluralsight

Getting Started with OpenCV in .NET

Comenzando con OpenCV en .NET En este curso, se familiarizará con la biblioteca de código abierto de visión por computadora OpenCV. Demostraremos el uso adecuado en .NET y escribiremos ejemplos de tareas comunes de procesamiento de imágenes. El curso se centrará en iniciarlo con OpenCV y le proporcionará las herramientas para una mayor autoexplo.

Google Cloud Skills Boost

Computer Vision Fundamentals with Google Cloud

Fundamentos de la Visión por Computadora con Google Cloud Este curso explora diversos casos de uso de la visión por computadora, destacando estrategias de aprendizaje automático para abordarlos. Las estrategias van desde utilizar modelos de ML pre-construidos a través de APIs y AutoML Vision hasta crear clasificadores de imágenes personaliza.

Introduction to Image Processing, Interactive Online Video Course: Wolfram U

Aprende los fundamentos del procesamiento digital de imágenes, incluyendo la representación de imágenes y las operaciones clásicas sobre imágenes. Este curso enfatiza aplicaciones prácticas y explicaciones comprensibles de cómo funcionan las operaciones de imágenes. Se incluyen numerosos ejemplos para ilustrar aplicaciones estándar. Haz que el.

Udemy

TensorFlow for Deep Learning Bootcamp

Bootcamp de TensorFlow para Aprendizaje Profundo Aprende TensorFlow de Google y ¡conviértete en un experto en IA, Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo! Proveedor: Udemy Categorías: Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Visión por Computadora, Cursos de Aprendizaje Profundo, Cursos de TensorFlow

Pluralsight

Image Representation and Processing

Representación y Procesamiento de Imágenes En la era digital, la capacidad de manipular y comprender imágenes no es solo una habilidad, sino una necesidad, especialmente en campos como la visión por computadora y la IA generativa. Este curso está diseñado para desmitificar las complejidades de las imágenes digitales, enseñándote las habilidades.

Pluralsight

Azure AI Engineer Associate (AI-102): Computer Vision Solutions

Título del Curso: Azure AI Engineer Associate (AI-102): Soluciones de Visión por Computadora Descripción: Aprende a aprovechar las capacidades de visión de Azure AI para extraer información y añadir interacciones adicionales con imágenes y video. En este curso, "Azure AI Engineer Associate (AI-102): Soluciones de Visión por Computadora," aprend.

LinkedIn Learning

Introduction to Generative Adversarial Networks (GANs)

Introducción a las Redes Generativas Antagónicas (GANs) Obtén una mejor comprensión de las Redes Generativas Antagónicas (GANs). Aprende cómo se crean y entrenan las GANs, y su capacidad para generar nuevos medios. Este curso es ofrecido por LinkedIn Learning a través de la plataforma universitaria. Categorías:.

Pluralsight

Image Analysis and OCR with Azure AI Vision

Análisis de Imágenes y OCR con Azure AI Vision Entender y aprovechar las capacidades avanzadas de IA puede ser un desafío, especialmente para los principiantes. En este curso, Análisis de Imágenes y OCR con Azure AI Vision, aprenderás a utilizar eficazmente los Servicios Cognitivos de Azure para diversas tareas relacionadas con la visión. Prim.

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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.