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Temario del curso
Introducción a la visión por computadora
- Panorama de las aplicaciones de la visión por computadora
- Comprensión de los datos y 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, agrupamiento (pooling) y capas totalmente 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
- Construcción de un modelo CNN simple en TensorFlow
Técnicas avanzadas de CNN
- Aprendizaje por transferencia para CNN
- Ajuste fino de modelos preentrenados
- Técnicas de aumento de datos para mejorar el rendimiento
Preprocesamiento y aumento de imágenes
- Técnicas de preprocesamiento de imágenes (escalado, normalización, etc.)
- Aumento de datos de imagen para un mejor entrenamiento del modelo
- Uso del pipeline de datos de imágenes de TensorFlow
Construcción y despliegue de modelos de visión por computadora
- Entrenamiento de CNN para clasificación de imágenes
- Evaluación y validación del rendimiento del modelo
- Despliegue de modelos en entornos de producción
Aplicaciones reales de la visión por computadora
- Visión por computadora en salud, retail y seguridad
- Detección y reconocimiento de objetos impulsados por IA
- Uso de CNN para reconocimiento facial y de gestos
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia en programación con Python
- Comprensión de conceptos de aprendizaje profundo
- Conocimientos básicos de redes neuronales convolucionales (CNN)
Público objetivo
- Científicos de datos
- Practicantes de inteligencia artificial
21 Horas
Testimonios (1)
I genuinely enjoyed the hands-on approach.
Kevin De Cuyper
Curso - Computer Vision with OpenCV
Traducción Automática