Cursos de visión por ordenador

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Computer Vision: YOLO Custom Object Detection with Colab GPU

Visión por Computador: Detección de Objetos Personalizados con YOLO y GPU de Colab En este curso integral, te sumergirás en el mundo de la detección de objetos en tiempo real con YOLO, uno de los algoritmos más poderosos para detectar objetos en imágenes y videos. El curso comienza con una introducción a YOLO y la detección de objetos, seguido d.

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Build a DIY Multimodal Question Answering System with Vertex AI

Construye un Sistema de Respuesta a Preguntas Multimodal DIY con Vertex AI Únete a este laboratorio autoguiado en la consola de Google Cloud para dominar la construcción de un sistema de respuesta a preguntas capaz de entender tanto texto como imágenes con Vertex AI. Perfecto para aquellos interesados en Inteligencia Artificial, Aprendizaje A.

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Introduction to Vertex AI Embeddings: Text and Multimodal

Introducción a Vertex AI Embeddings: Texto y Multimodal Explora el mundo integral de Vertex AI con nuestro laboratorio autodirigido, Introducción a Vertex AI Embeddings: Texto y Multimodal. Realizado a través de la consola de Google Cloud, este laboratorio ofrece experiencia práctica con la API de Vertex AI Embeddings, atendiendo tanto a casos d.

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Multimodal Generative AI: Vision, Speech, and Assistants

IA Generativa Multimodal: Visión, Voz y Asistentes Estamos introduciendo un nuevo curso para reemplazar el curso "Codificación con ChatGPT" en la especialización en IA Generativa. Este curso actualizado cubrirá materiales, modelos y contenido lanzado en 2024. Algunas de las nuevas adiciones incluyen material sobre el uso de IA para imagen a texto.

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Computer Vision: Face Recognition Quick Starter in Python

Visión por Computadora: Inicio Rápido en Reconocimiento Facial con Python Este curso integral te guía a través del fascinante mundo del reconocimiento facial usando Python. Comenzando con una introducción a los conceptos de reconocimiento facial, procederás a configurar tu entorno usando Anaconda y a abordar cualquier desafío inicial de configur.

University of California, Davis

Hands-on Data Centric Visual AI

Manos a la Obra con IA Visual Centrada en Datos Este curso integral es una guía práctica para desarrollar y mantener conjuntos de datos de alta calidad para aplicaciones de IA visual. Los alumnos adquirirán conocimientos profundos y habilidades prácticas en: Descubrir e implementar varios enfoques de etiquetado, desde métodos manuales hast.

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Computer Vision with GluonCV

Visión por Computadora con GluonCV En este curso, construirás 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 computadora usando GluonCV, un kit de herramientas de v.

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Learn Computer Vision with OpenCV Library using Python

Desbloquea el potencial de la visión por computadora con nuestro curso integral sobre OpenCV usando Python. Alojado en Udemy, esta oportunidad de capacitación única es perfecta para aquellos interesados en adentrarse en los reinos de la programación en Python, la visión por computadora y el procesamiento de imágenes. Al inscribirte en nuestro curso.

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Introduction to Artificial Intelligence

Embárcate en un viaje hacia el fascinante mundo de la Inteligencia Artificial (IA) con nuestro curso introductorio. Este programa fundamental se adentra en los conceptos básicos de la IA y explora sus diversas aplicaciones, con el objetivo de despertar tu interés en las infinitas posibilidades que la IA tiene para ofrecer. El alcance de la IA se ex.

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Recognizing Shapes in Images with OpenCV

Título: Reconociendo Formas en Imágenes con OpenCV Descripción: Sumérgete en el mundo de la visión por computadora con este curso basado en proyectos de 1.5 horas de duración, donde aprovecharás el poder de las técnicas de procesamiento de imágenes para identificar formas utilizando transformadas de Hough. Perfecto para entusiastas ansiosos por ade.

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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.