What You Need to Know Before
You Start

Starts 8 June 2025 13:55

Ends 8 June 2025

00 days
00 hours
00 minutes
00 seconds
course image

Modelos preentrenados para clasificación de imágenes y detección de objetos - Parte 3 de Visión por Computadora

Explora modelos preentrenados para clasificación de imágenes y detección de objetos en esta tercera parte de la serie de Visión por Computadora.
Launchpad via YouTube

Launchpad

2544 Cursos


20 minutes

Optional upgrade avallable

Not Specified

Progress at your own speed

Free Video

Optional upgrade avallable

Resumen

Explora modelos preentrenados para clasificación de imágenes y detección de objetos en esta tercera parte de la serie de Visión por Computadora.

Programa de estudio

  • Introducción a los Modelos Preentrenados
  • Visión General de Modelos Preentrenados en Visión por Computadora
    Ventajas de Usar Modelos Preentrenados
  • Clasificación de Imágenes con Modelos Preentrenados
  • Modelos Preentrenados Comúnmente Usados para Clasificación de Imágenes
    Técnicas de Aprendizaje de Transferencia para Clasificación de Imágenes
    Evaluación de Modelos de Clasificación de Imágenes
  • Detección de Objetos con Modelos Preentrenados
  • Visión General de Tareas de Detección de Objetos
    Modelos Preentrenados Populares para Detección de Objetos
    Técnicas de Aprendizaje de Transferencia para Detección de Objetos
    Evaluación de Modelos de Detección de Objetos
  • Implementación de Modelos Preentrenados Usando Marcos de Trabajo Populares
  • Introducción a TensorFlow y PyTorch
    Práctica: Clasificación de Imágenes con TensorFlow/PyTorch
    Práctica: Detección de Objetos con TensorFlow/PyTorch
  • Ajuste Fino de Modelos Preentrenados
  • Estrategias para Ajuste Fino de Modelos
    Práctica: Ajuste Fino de un Modelo para un Conjunto de Datos Personalizado
  • Consideraciones Prácticas para el Uso de Modelos Preentrenados
  • Requisitos Computacionales y Optimización
    Técnicas de Aumento de Datos
    Manejo de Conjuntos de Datos Desequilibrados
  • Estudios de Caso y Aplicaciones del Mundo Real
  • Casos de Éxito del Uso de Modelos Preentrenados
    Análisis de Aplicaciones Específicas de la Industria
  • Proyecto Final y Evaluación
  • Diseñar e Implementar un Proyecto Usando Modelos Preentrenados
    Presentación y Revisión por Pares de Proyectos
  • Resumen del Curso y Direcciones Futuras
  • Resumen de Conceptos Clave
    Tendencias Emergentes en Modelos Preentrenados y Visión por Computadora
  • Recursos Adicionales y Referencias
  • Lecturas Sugeridas y Recursos en Línea
    Caminos Continuos de Aprendizaje en Visión por Computadora

Asignaturas

Informática