Cursos de visión por ordenador

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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:.

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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.

Pluralsight

Introduction to Azure AI Services

Introducción a los Servicios de IA de Azure Los servicios de IA de Azure te permiten construir aplicaciones empresariales inteligentes que se integran con tus flujos de trabajo y tecnologías existentes. En este curso, "Introducción a los Servicios de IA de Azure", explorarás los diversos servicios de IA disponibles en la plataforma de Azure y e.

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AWS SimuLearn: TensorFlow and Computer Vision

AWS SimuLearn: TensorFlow y Visión por Computadora AWS SimuLearn es una experiencia de aprendizaje en línea que combina simulaciones impulsadas por IA generativa con práctica práctica para ayudar a las personas a aprender cómo traducir problemas empresariales en soluciones técnicas a través de la simulación de diálogo entre un cliente y un profes.

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AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals Course - May 2022

Título: AI-900: Curso de Fundamentos de IA en Microsoft Azure - Mayo 2022 Descripción: Prepárate para tu examen AI-900 con nuestro completo curso de Fundamentos de IA en Microsoft Azure. Este curso incluye más de 8 horas de tutoriales en video, cubriendo el 100% del plan de estudios, y está equipado con dos pruebas de práctica, presentaciones de Po.

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(2/2) Curso de Procesamiento de Imágenes con OpenCV usando Python | 2021 Curso de Procesamiento de Imágenes con OpenCV usando el Lenguaje de Programación Python | Una Educación de Principiante a Avanzado (2º Curso) Universidad: Udemy Categorías: Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Python, Cursos de Visión por Computadora, Cursos de Ci.

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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.