Cursos de visión por ordenador

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Udacity

Introduction to Neural Networks with PyTorch

Aprenda los fundamentos de las redes neuronales con Python y PyTorch, y luego use sus nuevas habilidades para crear su propio clasificador de imágenes: una aplicación que primero entrenará un modelo de aprendizaje profundo en un conjunto de datos de imágenes y luego usará el modelo entrenado para clasificar nuevas imágenes. Universidad: Udacity.

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Udacity  Nanodegree

AWS Machine Learning Engineer Nanodegree

Nanodegree de Ingeniero en Aprendizaje Automático de AWS El programa Nanodegree de Ingeniero en Aprendizaje Automático (MLE) de AWS tiene como objetivo proporcionar a los desarrolladores de software y científicos de datos la experiencia esencial en ciencia de datos y aprendizaje automático necesaria para crear y desplegar modelos de aprendizaje.

Udacity  Nanodegree

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Introduction to artificial intelligence for trainers

Módulo 1: Conceptos Fundamentales en Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático Al final de este módulo, podrás: Distinguir entre aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo, e identificar el tipo de aprendizaje automático más adecuado para ciertos escenarios. Evaluar l.

IBM Watson - Build Chatbot with IBM Watson

IBM Watson - Construir Chatbot con IBM Watson Una guía para principiantes sobre la tecnología de IA de IBM Watson. Aprende a construir e integrar tu Chatbot utilizando IBM Watson. Categorías: Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Visión por Computadora, Cursos de IBM.

Delft University of Technology

AI in Architectural Design

IA en el Diseño Arquitectónico ¿Estás navegando a través del laberinto de discusiones sobre IA en las conversaciones diarias? ¿Te sientes abrumado y te resulta difícil mantenerte al día con el constante flujo de noticias sobre IA? O quizás estás entusiasmado con la IA y su poder transformador en las prácticas de diseño. Este curso esclarecerá la.

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Réseaux neuronaux et Deep Learning

¿Quieres adentrarte en la IA avanzada? Este curso está aquí para ayudarte. Los ingenieros en Deep Learning son muy buscados y dominar este campo te abrirá muchas oportunidades profesionales. El Deep Learning también es un nuevo "superpoder" que te permitirá desarrollar sistemas de IA que eran inimaginables hace solo unos años. Descubrirás en e.

Coursera

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Computer Vision with GluonCV (German)

En este curso obtendrás 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 computador con GluonCV, una herramienta para visión por computador. Nota: Este curso cuenta.

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Computer Vision with GluonCV (Japanese)

Visión por Computadora con GluonCV (Japonés) ＊Este curso contiene subtítulos en japonés en los videos. Para mostrar los subtítulos, haga clic en el ícono debajo de la pantalla del video. Descripción En este curso, profundizarás en la comprensión de componentes de redes neuronales convolucionales (CNN) como capas de convolución y pooling. Al.

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Computer Vision with GluonCV (Portuguese)

Visión por Computadora con GluonCV (Español) En este curso, obtendrá conocimientos prácticos sobre los componentes de una red neuronal convolucional (CNN), como convoluciones, capas de agrupamiento, etc. Alex Smola y Tong He muestran cómo implementar algunas técnicas de visión por computadora usando GluonCV, una caja de herramientas de visión por.

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Computer Vision with GluonCV (French)

Visión Computacional con GluonCV (Español) En este curso, desarrollará conocimientos útiles sobre los componentes de una red neuronal convolucional como las convoluciones, capas de pooling, etc. AlexSmola y TongHe explican cómo implementar ciertas técnicas de visión por computadora utilizando GluonCV, una caja de herramientas de visión por comput.

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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.