Cursos de visión por ordenador

248 Cursos

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人工智能基础

Este curso ofrece una introducción completa a los principios básicos de la inteligencia artificial, cubriendo cuatro áreas principales: búsqueda y resolución de problemas, conocimiento y razonamiento, aprendizaje y descubrimiento, y áreas de aplicación específicas. La búsqueda y resolución de problemas involucra principios básicos de resolución de.

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智能车辆理论与应用

El contenido del curso abarca varios aspectos de los vehículos inteligentes, tales como tecnologías de percepción ambiental, aprendizaje profundo y su aplicación en vehículos inteligentes, SLAM para vehículos inteligentes, toma de decisiones y planificación de movimientos, entre otros campos clave. Se presenta especialmente la tecnología de ve.

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现代光电图像处理方法

Este curso es un proyecto obligatorio de especialización, ofreciendo 32 horas lectivas dentro del campus, dirigido a estudiantes de maestría académica y profesional, con aproximadamente 60 estudiantes participando cada año. El curso se centra en las tecnologías modernas de formación de imágenes optoelectrónicas y sus métodos de procesamiento, u.

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机器人的主动感知与行为学习

Conoce la percepción activa y el aprendizaje de comportamientos en robots, explorando una conferencia en chino sobre cómo los robots perciben activamente su entorno y adquieren nuevos comportamientos a través de mecanismos de aprendizaje. Investiga conceptos clave, como la percepción robótica, el procesamiento sensorial y la adaptación de com.

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计算机是如何实现智能的

Únete a una fascinante conferencia en idioma chino de la Universidad de Tsinghua, que explora cómo los ordenadores logran inteligencia. Este curso revela los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial y la inteligencia computacional, destacando los procesos de procesamiento de información, toma de decisiones y simulación de funcion.

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TensorFlow for Deep Learning Bootcamp

Campamento de TensorFlow para Aprendizaje Profundo | Udemy Inscríbete en el Campamento de TensorFlow para Aprendizaje Profundo ofrecido por Udemy y mejora tus habilidades en Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo. Este curso integral está diseñado para proporcionarte experiencia práctica y conocimiento profundo uti.

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Face Detection & Image Processing in Python with a FREE Book

Mejora tu comprensión de la Visión por Computadora con nuestro curso integral sobre Detección de Rostros y Procesamiento de Imágenes usando Python y OpenCV. Ya seas un principiante o un desarrollador experimentado, este curso te guiará a través de las técnicas esenciales para el reconocimiento facial y el análisis de imágenes. Como bono.

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Computer Vision with OpenCV Python | Official OpenCV Course

Categoría: Cursos de Python Categoría: Cursos de Visión por Computadora Categoría: Cursos de OpenCV Categoría: Cursos de Detección de Objetos Categoría: Cursos de Seguimiento de Objetos Categoría: Cursos de Detección de Bordes Categoría: Cursos de Manipulación de Imágenes Categoría: Cursos de Mejora de Imágenes Adéntrate en e.

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Computer Vision

Visión por Computadora - Udacity Domina las habilidades de visión por computadora detrás de los avances en robótica y automatización. Escribe programas para analizar imágenes, implementar extracción de características y reconocer objetos utilizando modelos de aprendizaje profundo. Universidad: Proveedor: Udacity Categorías: Cursos de Robótica, Cu.

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Practical AI for Professionals

IA Práctica para Profesionales Explora ideas clave en Inteligencia Artificial (IA) mientras profundizas en los desarrollos más recientes en el campo. Este curso examina herramientas y marcos de IA para permitir una colaboración eficiente y efectiva entre partes interesadas técnicas y no técnicas. Analiza temas como la percepción, representación.

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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.