Visión por computadora con Google Colab y TensorFlow
La visión por computadora es un campo en rápida evolución dentro de la inteligencia artificial, y TensorFlow es una de las herramientas más potentes disponibles para construir y desplegar modelos de visión. Este curso introduce a los participantes en técnicas avanzadas de visión por computadora utilizando TensorFlow y Google Colab, cubriendo áreas esenciales como las redes neuronales convolucionales (CNN) y las técnicas de procesamiento de imágenes.
Esta capacitación guiada por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean profundizar su comprensión de la visión por computadora y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar modelos de visión sofisticados mediante el uso de Google Colab.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNN) utilizando TensorFlow.
- Aprovechar Google Colab para el desarrollo de modelos basado en la nube de manera escalable y eficiente.
- Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión por computadora.
- Desplegar modelos de visión por computadora para aplicaciones en el mundo real.
- Utilizar el aprendizaje por transferencia para mejorar el rendimiento de los modelos CNN.
- Visualizar e interpretar los resultados de los modelos de clasificación de imágenes.
Formato del Curso
- Clases interactivas y discusión.
- Abundantes ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer las coordinaciones necesarias.
Temario del curso
Introducción a la visión por computadora
- Resumen de las aplicaciones de la visión por computadora
- Comprensión de los datos e formatos de imagen
- Desafíos en las tareas de visión por computadora
Introducción a las redes neuronales convolucionales (CNN)
- ¿Qué son las CNN?
- Arquitectura de las CNN: capas convolucionales, pooling y capas completamente conectadas
- Cómo se utilizan las CNN en la visión por computadora
Práctica con TensorFlow y Google Colab
- Configuración del entorno en Google Colab
- Uso de TensorFlow para la construcción de modelos
- Creación de un modelo CNN simple en TensorFlow
Técnicas avanzadas de CNN
- Aprendizaje por transferencia para CNN
- Ajuste fino de modelos preentrenados
- Técnicas de aumentación de datos para mejorar el rendimiento
Preprocesamiento y aumentación de imágenes
- Técnicas de preprocesamiento de imágenes (escalado, normalización, etc.)
- Aumentación de datos de imagen para un mejor entrenamiento del modelo
- Uso de la tubería de datos de imagen de TensorFlow
Construcción y despliegue de modelos de visión por computadora
- Entrenamiento de CNN para la clasificación de imágenes
- Evaluación y validación del rendimiento del modelo
- Despliegue de modelos en entornos de producción
Aplicaciones de la visión por computadora en el mundo real
- Visión por computadora en salud, comercio minorista y seguridad
- Detección y reconocimiento de objetos impulsados por IA
- Uso de CNN para el reconocimiento facial y de gestos
Requerimientos
- Experiencia en programación con Python
- Comprensión de los conceptos de aprendizaje profundo
- Conocimientos básicos de las redes neuronales convolucionales (CNN)
Audiencia
- Científicos de datos
- Profesionales de IA
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Implementar modelos avanzados de aprendizaje automático utilizando frameworks populares como Scikit-learn y TensorFlow.
- Optimizar el rendimiento del modelo mediante el ajuste de hiperparámetros.
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- Comprender los fundamentos del análisis de series de tiempo.
- Utilizar Google Colab para trabajar con datos de series de tiempo.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar y establecer inspecciones automatizadas utilizando Vision Builder AI.
- Adquirir y preprocesar imágenes de alta calidad para su análisis.
- Implementar decisiones basadas en lógica para la detección de defectos y la validación de procesos.
- Generar informes de inspección y optimizar el rendimiento del sistema.
