Bootcamp Completo de Visión por Computadora con PyTorch & Tensorflow

Resumen

Aprende Visión por Computadora con CNN, TensorFlow y PyTorch — Domina la Detección de Objetos desde lo Básico hasta Avanzado Lo que aprenderás:

Domina los conceptos de CNN desde lo básico hasta avanzado con TensorFlow y PyTorch. Aprende modelos de detección de objetos como YOLO y Faster R-CNN.

Implementa proyectos de visión por computadora del mundo real paso a paso. Obtén experiencia práctica con preprocesamiento y aumento de datos.

Construye modelos personalizados de CNN para diversas tareas de visión por computadora. Domina el aprendizaje por transferencia con modelos pre-entrenados como ResNet y VGG.

Obtén habilidades prácticas con las bibliotecas de TensorFlow y PyTorch. En este curso integral, dominarás los fundamentos y conceptos avanzados de la visión por computadora, enfocándote en Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y modelos de detección de objetos usando TensorFlow y PyTorch.

Este curso está diseñado para equiparte con las habilidades necesarias para construir aplicaciones robustas de visión por computadora desde cero. Lo que aprenderás A lo largo de este curso, adquirirás experiencia en:

Introducción a la Visión por Computadora Comprensión de los datos de imagen y su estructura.

Exploración de valores de píxeles, canales y espacios de color. Aprendizaje sobre OpenCV para manipulación y preprocesamiento de imágenes.

Fundamentos de Aprendizaje Profundo para Visión por Computadora Introducción a Redes Neuronales y conceptos de Aprendizaje Profundo. Comprensión de retropropagación y descenso de gradiente.

Conceptos clave como funciones de activación, funciones de pérdida y técnicas de optimización. Redes Neuronales Convolucionales (CNN) Introducción a la arquitectura de CNN y sus componentes.

Comprensión de capas de convolución, capas de agrupamiento y capas completamente conectadas. Implementación de modelos de CNN usando TensorFlow y PyTorch.

Aumento y Preprocesamiento de Datos Técnicas para mejorar el rendimiento del modelo a través del aumento de datos. Uso de bibliotecas como imgaug, Albumentations y TensorFlow Data Pipeline.

Aprendizaje por Transferencia para Visión por Computadora Utilización de modelos pre-entrenados como ResNet, VGG y EfficientNet. Ajuste fino y optimización de modelos de aprendizaje por transferencia.

Modelos de Detección de Objetos Exploración de algoritmos de detección de objetos como:

YOLO (You Only Look Once) Faster R-CNN Implementación de estos modelos con TensorFlow y PyTorch. Técnicas de Segmentación de Imágenes Comprensión de la segmentación semántica e instancia.

Implementación de modelos U-Net y Mask R-CNN. Proyectos y Aplicaciones del Mundo Real Construcción de proyectos prácticos de visión por computadora como:

Sistema de detección y reconocimiento facial.

Detección de objetos en tiempo real con integración de cámara web. Tuberías de clasificación de imágenes con implementación.

¿Para quién es este curso? Este curso es ideal para:

Principiantes que buscan comenzar su camino en la 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 la implementación de modelos de VC.

Requisitos previos Antes de inscribirte, asegúrate de tener:

Conocimientos básicos de programación en Python. Familiaridad con conceptos fundamentales de aprendizaje automático.

Comprensión básica de álgebra lineal y cálculo. Aprendizaje Práctico con Proyectos Reales Este curso enfatiza el aprendizaje práctico a través de proyectos prácticos.

Cada módulo incluye ejercicios de codificación, implementaciones de proyectos y ejemplos del mundo real para garantizar que adquieras habilidades valiosas. Al final de este curso, construirás, entrenarás y desplegarás modelos de visión por computadora usando TensorFlow y PyTorch con confianza.

Ya sea que seas un principiante o un practicante experimentado, este curso te dotará de la experiencia necesaria para sobresalir en el campo de la visión por computadora. ¡Inscríbete ahora y lleva tus habilidades de visión por computadora al siguiente nivel!

Programa de estudio

• **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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Enseñado por

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

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Asignaturas

Ciencias de la Computación