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Comienza 3 July 2025 18:48

Termina 3 July 2025

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

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.
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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

Asignaturas

Charlas de Conferencia