Cursos de visión por ordenador

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OpenCV ile Görüntü İşleme 2/3 (Python)

Procesamiento de Imágenes con OpenCV 2/3 (Python) Curso de Procesamiento de Imágenes con OpenCV utilizando el Lenguaje de Programación Python | Desde Principiante hasta Nivel Avanzado | 2do Video Tutorial. Universidad: Proveedora: Udemy Categorías: Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Python, Cursos de Visión por Computadora, Cursos de.

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OpenCV ile Görüntü İşleme 1/3 (Python)

Procesamiento de Imágenes con OpenCV 1/3 (Python) | Udemy Curso de Procesamiento de Imágenes con OpenCV utilizando el Lenguaje de Programación Python. Este es el primer video educativo desde nivel principiante hasta avanzado. Universidad: Udemy. Ingrese al mundo del procesamiento de imágenes y desarrolle sus habilidades con OpenCV. Categoría: Cu.

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OpenCV + Webapp

OpenCV + Webapp | Curso de Detección de Rostros y Ojos por Udemy Desbloquea el potencial de la visión por computador con nuestro curso de OpenCV + Webapp. Esta formación completa se centra en la detección de rostros y ojos a través de una aplicación web de vanguardia. Proveedor: Udemy Categorías: Cursos de Python, Cursos de Visión por Computador,.

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Augelab Studio No-Code Görüntü İşleme ve Yapay Zeka Eğitimi

Estudio Augelab: Procesamiento de Imágenes y Entrenamiento en IA Sin Código ¡Desarrolle aplicaciones de procesamiento de imágenes e inteligencia artificial y sin necesidad de conocimientos de codificación! Este curso ofrecido por Udemy le permite crear proyectos de procesamiento de imágenes e inteligencia artificial usando métodos sin código, de.

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Computer Vision with GluonCV (Spanish)

Visión por Computadora con GluonCV (Spanish) Descripción En este curso, obtendrá conocimientos útiles sobre los componentes de una red neuronal convolucional (CNN), como las convoluciones y las capas de agrupación, entre otros. Alex Smola y Tong He muestran cómo implementar algunas técnicas de visión artificial con GluonCV, un conjunto de herramie.

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Introduction to AWS DeepLens (Spanish)

Introducción a AWS DeepLens (Español) Este es un curso introductorio sobre AWS DeepLens, la primera cámara de video del mundo habilitada para aprendizaje profundo. En este curso se revisa el hardware del dispositivo, su arquitectura y las plantillas de proyecto de muestra de AWS DeepLens, que le permiten comenzar a crear aplicaciones de visión a.

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Seeing Clearly: Computer Vision Theory (Spanish)

Ver Claramente: Teoría de la Visión por Computadora (Spanish) Estos cursos analizan la manera en la que las máquinas logran comprender imágenes y videos. Abarcaremos temas de visión artificial como el reconocimiento automático de objetos y actividades y la primera cámara de aprendizaje profundo del mundo, por no mencionar las demostraciones de ca.

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Python Project: pillow, tesseract, and opencv

Proyecto Python: pillow, tesseract y opencv Este curso te guiará a través de un proyecto práctico adecuado para un portafolio. Se te introducirá a APIs de terceros y se te mostrará cómo manipular imágenes utilizando la biblioteca de imágenes de Python (pillow), cómo aplicar reconocimiento óptico de caracteres a imágenes.

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Fundamentals of CNNs and RNNs

Fundamentos de CNNs y RNNs Este curso cubre conceptos fundamentales de las redes neuronales convolucionales (CNNs) y las redes neuronales recurrentes (RNNs), las cuales se utilizan ampliamente en las áreas de visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural. En la parte de CNN, aprenderás los conceptos de las CNNs, los dos op.

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Deep Learning Topics with Computer Vision and NLP

Temas de Aprendizaje Profundo con Visión por Computadora y PNL En este curso, aprenderás cómo entrenar, ajustar y desplegar modelos de aprendizaje profundo utilizando Amazon SageMaker. Comenzarás entendiendo qué es el aprendizaje profundo, sus aplicaciones y las herramientas utilizadas por los ingenieros de aprendizaje profundo. Luego, explorarem.

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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.