Visión por Computadora y Reconocimiento de Imágenes con TensorFlow

La visión por computadora es la tecnología que permite a las máquinas interpretar y comprender el mundo visual, y dominarla requiere una sólida comprensión de las arquitecturas de aprendizaje profundo. Este curso proporciona un camino estructurado para ir más allá de la clasificación simple y realizar tareas complejas como identificar múltiples objetos en un cuadro y delinear sus formas exactas. Aprenderás a diseñar y refinar redes neuronales que puedan ver, localizar y categorizar información dentro de imágenes digitales. Al final de este curso, podrás implementar modelos estándar de la industria y adaptarlos para resolver problemas específicos de reconocimiento visual. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de las redes neuronales convolucionales y el procesamiento de datos espaciales - Aplicar técnicas de aprendizaje por transferencia para aprovechar modelos pre-entrenados potentes para conjuntos de datos personalizados - Construir sistemas de detección de objetos utilizando arquitecturas regional-CNN y redes residuales - Implementar métodos de segmentación de imágenes como U-Net y Mask R-CNN para identificación a nivel de píxel - Explorar arquitecturas de visión modernas, incluida una introducción a los Vision Transformers - Practicar estrategias de preprocesamiento y aumento de datos para mejorar la robustez y precisión del modelo El curso comienza con la terminología esencial y los fundamentos arquitectónicos antes de progresar a través de tareas de visión específicas como la localización y la segmentación. Seguirás explicaciones escritas y analizarás fragmentos de código para comprender la lógica detrás de las tuberías modernas de visión por computadora. Este curso está diseñado para principiantes interesados en el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial; no se requiere experiencia previa en visión por computadora. Comienza a desarrollar tus habilidades de visión por computadora hoy mismo.