Bootcamp Completo de Visión por Computadora con PyTorch & Tensorflow

Resumen

Learn Computer Vision with CNN, TensorFlow, and PyTorch — Master Object Detection from Basics to Advanced What you'll learn:

Master CNN concepts from basics to advanced with TensorFlow & PyTorch.Learn object detection models like YOLO and Faster R-CNN.Implement real-world computer vision projects step-by-step.Gain hands-on experience with data preprocessing and augmentation.Build custom CNN models for various computer vision tasks.Master transfer learning with pre-trained models like ResNet and VGGGain practical skills with TensorFlow and PyTorch libraries In this comprehensive course, you will master the fundamentals and advanced concepts of computer vision, focusing on Convolutional Neural Networks (CNN) and object detection models using TensorFlow and PyTorch. This course is designed to equip you with the skills required to build robust computer vision applications from scratch.What You Will LearnThroughout this course, you will gain expertise in:

Introduction to Computer VisionUnderstanding image data and its structure.Exploring pixel values, channels, and color spaces.Learning about OpenCV for image manipulation and preprocessing.Deep Learning Fundamentals for Computer VisionIntroduction to Neural Networks and Deep Learning concepts.Understanding backpropagation and gradient descent.Key concepts like activation functions, loss functions, and optimization techniques.Convolutional Neural Networks (CNN)Introduction to CNN architecture and its components.Understanding convolution layers, pooling layers, and fully connected layers.Implementing CNN models using TensorFlow and PyTorch.Data Augmentation and PreprocessingTechniques for improving model performance through data augmentation.Using libraries like imgaug, Albumentations, and TensorFlow Data Pipeline.Transfer Learning for Computer VisionUtilizing pre-trained models such as ResNet, VGG, and EfficientNet.Fine-tuning and optimizing transfer learning models.Object Detection ModelsExploring object detection algorithms like:

YOLO (You Only Look Once)Faster R-CNNImplementing these models with TensorFlow and PyTorch.Image Segmentation TechniquesUnderstanding semantic and instance segmentation.Implementing U-Net and Mask R-CNN models.Real-World Projects and ApplicationsBuilding practical computer vision projects such as:

Face detection and recognition system.Real-time object detection with webcam integration.Image classification pipelines with deployment.Who Should Enroll?This course is ideal for:

Beginners looking to start their computer vision journey.Data scientists and ML engineers wanting to expand their skill set.AI practitioners aiming to master object detection models.Researchers exploring computer vision techniques for academic projects.Professionals seeking practical experience in deploying CV models.PrerequisitesBefore enrolling, ensure you have:

Basic knowledge of Python programming.Familiarity with fundamental machine learning concepts.Basic understanding of linear algebra and calculus.Hands-on Learning with Real ProjectsThis course emphasizes practical learning through hands-on projects.

Each module includes coding exercises, project implementations, and real-world examples to ensure you gain valuable skills.By the end of this course, you will confidently build, train, and deploy computer vision models using TensorFlow and PyTorch. Whether you are a beginner or an experienced practitioner, this course will empower you with the expertise needed to excel in the field of computer vision.Enroll now and take your computer vision skills to the next level!

Programa

• **Introducción a la Visión por Computadora**
Comprender los datos de imagen y su estructura
Explorar valores de píxeles, canales y espacios de color
Aprender sobre OpenCV para manipulación y preprocesamiento de imágenes
• **Fundamentos de Aprendizaje Profundo para Visión por Computadora**
Introducción a las redes neuronales y conceptos de aprendizaje profundo
Comprender la retropropagación y el descenso de gradiente
Conceptos clave como funciones de activación, funciones de pérdida y técnicas de optimización
• **Redes Neuronales Convolucionales (CNN)**
Introducción a la arquitectura CNN y sus componentes
Comprender capas de convolución, capas de agrupamiento y capas totalmente conectadas
Implementar modelos CNN usando TensorFlow y PyTorch
• **Aumento y Preprocesamiento de Datos**
Técnicas para mejorar el rendimiento del modelo mediante el aumento de datos
Usar bibliotecas como imgaug, Albumentations y TensorFlow Data Pipeline
• **Aprendizaje por Transferencia para Visión por Computadora**
Utilizar modelos preentrenados como ResNet, VGG y EfficientNet
Ajustar y optimizar modelos de aprendizaje por transferencia
• **Modelos de Detección de Objetos**
Explorar algoritmos de detección de objetos como YOLO (You Only Look Once) y Faster R-CNN
Implementar estos modelos con TensorFlow y PyTorch
• **Técnicas de Segmentación de Imágenes**
Comprender la segmentación semántica e instancial
Implementar modelos U-Net y Mask R-CNN
• **Proyectos y Aplicaciones del Mundo Real**
Construir proyectos prácticos de visión por computadora como:
Sistema de detección y reconocimiento facial
Detección de objetos en tiempo real con integración de cámara web
Pipelines de clasificación de imágenes con despliegue
• **Aprendizaje Práctico con Proyectos Reales**
Ejercicios de codificación e implementación de proyectos
Ejemplos del mundo real y práctica
• **¿Quién Debería Inscribirse?**
Principiantes que buscan comenzar su camino en visión por computadora
Científicos de datos e ingenieros de ML que desean expandir su conjunto de habilidades
Practicantes de IA que buscan dominar modelos de detección de objetos
Investigadores que exploran técnicas de visión por computadora para proyectos académicos
Profesionales que buscan experiencia práctica en el despliegue de modelos de CV
• **Requisitos Previos**
Conocimientos básicos de programación en Python
Familiaridad con conceptos fundamentales de aprendizaje automático
Comprensión básica de álgebra lineal y cálculo

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Impartido por

Krish Naik, Sourangshu Pal, Monal kumar and KRISHAI Technologies Private Limited

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Materias

Computer Science