Cursos de visión por ordenador

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Automated Machine Learning for Beginners (Google & Apple)

Machine Learning Automatizado para Principiantes (Google & Apple) Inicia tu viaje para dominar la IA con nuestro curso completo para principiantes sobre Machine Learning Automatizado, ofrecido a través de Udemy. Este curso meticulosamente diseñado está dirigido a entusiastas deseosos de profundizar en aspectos de la IA como Visión por Computadora,.

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AI-900 Microsoft Azure AI Fundamentals Certification

Curso de Preparación para la Certificación AI-900 Microsoft Azure AI Fundamentals Explora los dominios de la inteligencia artificial con el Curso de Preparación AI-900 Microsoft Azure AI Fundamentals, ofrecido por Udemy. Este curso está específicamente diseñado para ayudar a los estudiantes a prepararse para la Certificación AI-900 Microsoft Azure.

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Computer Vision with GluonCV

Visión por Computadora con GluonCV En este curso, construirás una comprensión útil de los componentes de una red neuronal convolucional (CNN) como las convoluciones y las capas de agrupamiento, etc. En este curso, Alex Smola y Tong He muestran cómo implementar algunas técnicas de visión por computadora usando GluonCV, un kit de herramientas de v.

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Visión artificial con GluonCV (Español Latinoamérica) | Computer Vision with GluonCV (Spanish from Latin America)

Visión artificial con GluonCV (Español Latinoamérica) | Computer Vision with GluonCV (Spanish from Latin America) Nota: Este curso caducará el 29/11/2023. Si desea completarlo, hágalo antes de esa fecha. No hay ningún curso de reemplazo en este momento. Descripción: En este curso, obtendrá conocimientos útiles sobre los componentes de una red ne.

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Praktische Einführung in Deep Learning für Computer Vision

Introducción práctica al Deep Learning para la visión por computadora Hoy en día, todo el mundo habla de “Redes Neuronales”, “Inteligencia Artificial” y “Deep Learning”. Todos quieren utilizar la inteligencia artificial, pero ¿cómo empiezo con esto de la mejor manera? En este curso introduciremos redes neuronales artificiales, la base de la intelig.

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Classez et segmentez des données visuelles

Clase y segmenta datos visuales ¡Bienvenido al curso de visión por computadora! En este curso, aprenderás a clasificar imágenes utilizando algoritmos de Machine Learning, en particular el aprendizaje supervisado (enfoque más tradicional) y el Deep Learning (enfoque muy moderno). La primera parte te permitirá adquirir los fundamentos en procesamien.

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Coursera

Neuronale Netze und Deep Learning

Si también desea utilizar la última tecnología en IA, este curso es el camino correcto. Los pioneros del Aprendizaje Profundo son muy solicitados y, una vez que domine el Aprendizaje Profundo, se abrirán numerosas oportunidades de carrera. El Aprendizaje Profundo es una nueva "superpotencia" que le permitirá desarrollar sistemas de IA que hubie.

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Réseaux neuronaux convolutifs

Redes Neuronales Convolutivas Este curso le enseñará a crear redes neuronales convolutivas y a aplicarlas a datos de imagen. Gracias al aprendizaje profundo, la visión por computadora funciona mucho mejor que hace solo dos años, lo que permite numerosas aplicaciones emocionantes, desde la conducción autónoma segura hasta el reconocimiento facial.

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【Pythonで学ぶ】OpenCVでの画像処理入門

【Aprende con Python】Introducción al Procesamiento de Imágenes con OpenCV 【Aprende con Python】Introducción al Procesamiento de Imágenes con OpenCV Desde la configuración de OpenCV y conocimientos básicos sobre imágenes hasta la detección de bordes, extracción de características y seguimiento de características, se presentan varias técnicas.

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OpenCV. Curso de OpenCV para visión por ordenador con Python

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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.