Detección y Clasificación de Imágenes de Objetos Usando Ruby - Procesamiento Digital de Imágenes con IA

Resumen

Descubra cómo implementar la detección de objetos y clasificación de imágenes utilizando Ruby, explorando técnicas de aprendizaje profundo para el procesamiento de imágenes digitales y aplicaciones de inteligencia artificial.

Programa de estudio

• Introducción al Procesamiento Digital de Imágenes
Conceptos básicos y terminología
Visión general de formatos de imagen y representación de datos
• Configuración del Entorno de Desarrollo
Instalación de Ruby y bibliotecas necesarias
Introducción a las bibliotecas de Procesamiento de Imágenes en Ruby
• Fundamentos de IA y Aprendizaje Automático
Visión general de la IA y sus aplicaciones
Introducción a conceptos de aprendizaje automático y profundo
• Introducción a la Visión por Computador
Conceptos de visión por computador en IA
Aplicaciones en detección de objetos y clasificación de imágenes
• Trabajo con Datos de Imágenes en Ruby
Carga y preprocesamiento de datos de imagen
Realización de transformaciones básicas de imágenes
• Marcos y Herramientas de Aprendizaje Profundo
Visión general de marcos de aprendizaje profundo (TensorFlow, PyTorch)
Uso de enlaces de Ruby para aprendizaje profundo (e.g., TensorFlow.rb)
• Detección de Objetos usando Aprendizaje Profundo
Comprensión de técnicas de detección de objetos
Implementación de modelos sencillos de detección de objetos en Ruby
• Técnicas de Clasificación de Imágenes
Visión general de la clasificación de imágenes con aprendizaje profundo
Construcción de modelos de clasificación de imágenes en Ruby
• Entrenamiento y Evaluación de Modelos de IA
Preparación de conjuntos de datos y entrenamiento de modelos
Evaluación del rendimiento y precisión del modelo
• Técnicas Avanzadas de Detección de Objetos
Uso de modelos pre-entrenados y aprendizaje por transferencia
Implementación de algoritmos avanzados como YOLO, SSD
• Integración y Despliegue
Integración de modelos con aplicaciones Ruby
Despliegue de modelos de IA para aplicaciones del mundo real
• Estudios de Caso y Aplicaciones Prácticas
Análisis de aplicaciones del mundo real y casos de uso
Proyecto práctico: Construcción de un sistema completo de detección o clasificación de objetos
• Consideraciones Éticas y Mejores Prácticas
Comprensión de las implicaciones éticas en la IA
Mejores prácticas para el uso responsable de IA
• Revisión del Curso y Direcciones Futuras
Resumen y aspectos destacados del curso
Exploración de tendencias futuras en IA y visión por computador con Ruby

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Asignaturas

Programación