Creación y Entrenamiento de tu Propia IA de Reconocimiento de Imágenes Personalizada

Resumen

Aprende a construir y entrenar modelos personalizados de reconocimiento de imágenes utilizando Cognitive Services, lo que permite la identificación de objetos específicos en fotografías sin necesidad de programación extensa.

Programa de estudio

- Introducción al Reconocimiento de Imágenes -- Visión General del Reconocimiento de Imágenes y la IA -- Importancia y Aplicaciones en Diversas Industrias -- Objetivos y Resultados del Curso - Comenzando con los Servicios Cognitivos -- Introducción a los Servicios Cognitivos de Microsoft -- Configuración de una Cuenta de Servicios Cognitivos -- Visión General de las API de Reconocimiento de Imágenes Disponibles - Recolección y Preparación de Datos -- Identificación de los Requisitos de tu Conjunto de Datos de Imágenes -- Técnicas para la Recolección de Datos de Imágenes -- Preprocesamiento y Aumento de Imágenes -- Organización y Etiquetado de Imágenes para el Entrenamiento de Modelos - Construcción de Modelos de Reconocimiento de Imágenes Personalizados -- Introducción al Aprendizaje por Transferencia -- Configuración de Tu Entorno de Desarrollo -- Selección y Entrenamiento de Modelos Pre-entrenados -- Personalización de Modelos para el Reconocimiento de Objetos Específicos - Entrenamiento de Tu Modelo de Reconocimiento de Imágenes -- Comprensión de los Parámetros Básicos de Entrenamiento -- Implementación de Bucles de Entrenamiento y Métricas de Evaluación -- Manejo del Sobreajuste y Subajuste - Implementación e Integración -- Exportación e Implementación de Tu Modelo -- Integración con Aplicaciones vía APIs -- Optimización de Rendimiento en Diferentes Entornos - Pruebas y Validación -- Creación de un Conjunto de Datos de Prueba -- Técnicas y Métricas de Validación de Modelos -- Mejora Iterativa Basada en la Retroalimentación de las Pruebas - Consideraciones Éticas y Mejores Prácticas -- Abordar el Sesgo en la IA de Reconocimiento de Imágenes -- Garantizar la Privacidad y Protección de Datos -- Mejores Prácticas para el Uso Responsable de la IA - Conclusión y Exhibición de Proyectos -- Resumen de los Aprendizajes Clave -- Cómo Seguir Mejorando y Actualizando Modelos -- Presentaciones de Proyectos de Estudiantes y Sesiones de Retroalimentación - Recursos Adicionales y Aprendizaje Continuado -- Libros, Artículos y Cursos en Línea Recomendados -- Foros Comunitarios y Redes Profesionales

Enseñado por

Etiquetas