Cursos de visión por ordenador

316 Cursos

Udemy

Ollama Zero to Hero: Build Chat, Vision Games & AI Agents

Ollama Zero to Hero: Construye Juegos de Visión, Chat y Agentes de IA Únete al viaje transformador de un novato en IA a experto con el curso "Ollama Zero to Hero: Construye Juegos de Visión, Chat y Agentes de IA". Sumérgete en el dominio de los LLMs Locales a través de la creación de cuatro proyectos de IA distintos con Python, avanzando desde ap.

Udemy

Motion Detection using Python and OpenCV

Título del curso: Detección de movimiento usando Python y OpenCV Descripción del curso: Aprenda a implementar un contador de vehículos y un detector de distanciamiento social utilizando algoritmos avanzados de sustracción de fondo. Este curso ofrece una guía integral, paso a paso, para dominar estas técnicas esenciales de visión por computadora co.

CourseHorse

Designing and Implementing an Azure AI Solution (Live Online)

Participe en nuestro curso en línea interactivo, "Diseño e Implementación de una Solución de Azure AI," donde desarrollará un sofisticado Chat Bot de soporte al cliente utilizando inteligencia artificial de la plataforma Microsoft Azure. Adquiera experiencia en comprensión del lenguaje y aproveche las funcionalidades de IA preconstruidas dispo.

Coursera

Data Science & Inteligencia Artificial aplicados a negocios

Explora el poder transformador de la inteligencia artificial y la ciencia de datos en el entorno empresarial moderno con nuestro curso especializado. Descubre la aplicación práctica de estas tecnologías para mejorar la toma de decisiones y afrontar retos complejos de manera ética y efectiva. A medida que la IA redefine el mundo corporativ.

LinkedIn Learning

Microsoft Azure AI Essentials Professional Certificate by Microsoft and LinkedIn

Embarca en un viaje de aprendizaje transformador con el Certificado Profesional de Fundamentos de AI de Microsoft Azure, ofrecido por Microsoft y LinkedIn. Este curso está diseñado para profesionales tecnológicos y líderes empresariales deseosos de profundizar en los fundamentos de aprendizaje automático e IA, junto con los servicios relaci.

LinkedIn Learning

Künstliche Intelligenz (KI) – Grundlagen

Profundice su conocimiento sobre la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) a través de una visión detallada de su historia, técnicas y áreas de aplicación. Este curso de LinkedIn Learning ofrece una visión completa y directrices para todos los interesados en el campo de la tecnología en desarrollo, incluyendo Visión por.

DataCamp

Image Processing in Python

Sumérgete en el mundo del procesamiento de imágenes, un aspecto esencial de la ciencia de datos. Este completo recorrido de DataCamp te introduce a las técnicas clave utilizadas en el manejo de imágenes, comenzando desde mejoras básicas de imágenes hasta estrategias de restauración sofisticadas. A medida que progreses, explorarás las complej.

Udemy

Mastering OpenCV: A Practical Guide to Computer Vision

Sumérgete en el fascinante mundo de la visión por computadora con nuestro curso integral, "Dominando OpenCV: Una Guía Práctica para la Visión por Computadora" ofrecido por Udemy. Este curso está meticulosamente diseñado para equiparte con habilidades en manipulaciones de imágenes, procesamiento de videos y detección de objetos, utilizando la p.

CourseHorse

AI Generative Imaging: Introduction to Image Making (Live Online)

University of Michigan

AI for Autonomous Vehicles and Robotics

Sumérjase en el mundo transformador donde la inteligencia artificial se encuentra con la autonomía en el curso: IA para Vehículos Autónomos y Robótica. Ofrecido por la Universidad de Michigan, este curso en Coursera proporciona un recorrido integral sobre cómo los algoritmos de aprendizaje automático están redefiniendo los sistemas autónomos..

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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.