Visión artificial con GluonCV (Español Latinoamérica) | Computer Vision with GluonCV (Spanish from Latin America)

via AWS Skill Builder

Resumen

Nota: Este curso caducará el 29/11/2023. Si desea completarlo, hágalo antes de esa fecha. No hay ningún curso de reemplazo en este momento.

Descripción:

En este curso, obtendrá conocimientos útiles sobre los componentes de una red neuronal convolucional (CNN), como las convoluciones y las capas de agrupación, entre otros. Alex Smola y Tong He muestran cómo implementar algunas técnicas de visión artificial con GluonCV, un conjunto de herramientas de visión artificial.

Nota: Este curso tiene transcripciones o subtítulos localizados. La narración está en inglés. Para mostrar los subtítulos, haga clic en el botón CC en la esquina inferior derecha del reproductor.

Público objetivo: Este curso está dirigido a los siguientes destinatarios:

Desarrolladores que buscan implementar modelos comunes de visión artificial

Objetivos del curso:

En este curso, aprenderá a realizar lo siguiente:

Resumir varios componentes de la red neuronal convolucional, como las convoluciones, el relleno y los canales
Traducir los componentes a código en el momento de crear una red neuronal como LeNet
Importar sus datos a un cargador de datos de Gluon para su entrenamiento y transformación

Requisitos previos:

Recomendamos que los asistentes a este curso cumplan con los siguientes requisitos previos:

Conocimientos básicos sobre las redes neuronales artificiales
Conocimientos básicos sobre temas de álgebra lineal como matrices, multiplicación de matrices y productos escalares

Modalidad del curso: Capacitación digital

Duración: 2 horas

Esquema del curso:

En este curso, se tratarán los siguientes conceptos: