Eleva tu nivel en inteligencia artificial aprendiendo tareas avanzadas de deep learning para detectar y segmentar objetos en imágenes y videos. Entrena modelos pre-entrenados de computer vision de acuerdo a las necesidades de tus proyectos.

Contenido del Curso

1.¿Qué es la visión computarizada y cuáles son sus tipos?
2. Introducción a object detection: sliding window y bounding box
3. Generando video de sliding window
4. Introducción a object detection: backbone, non-max suppression y métricas
5. Visualización de IoU en object detection
6. Tipos de arquitecturas en detección de objetos
7. Arquitecturas relevantes en object detection
8. Utilizando un dataset de object detection
9. Carga de dataset de object detection
10. Exploración del dataset de object detection
11. Visualización de bounding boxes en el dataset de object detection
12. Aumentado de datos con Albumentation
13. Implementando Albumentation en object detection
14. Visualizando imágenes con aumentado de datos
15. Utilizando un modelo de object detection pre-entrenado
16. Probar detección de objetos con modelo pre-entrenado
17. Fine-tuning en detección de objetos
18. Fine-tuning en detección de objetos: carga de datos
19. Fine-tuning en detección de objetos: data augmentation
20. Fine-tuning en detección de objetos: entrenamiento
21. Fine-tuning en detección de objetos: visualización de objetos

Segmentación de objetos
22. Introduciendo la segmentación de objetos
23. Tipos de segmentación y sus arquitecturas relevantes
24. ¿Cómo es un dataset de segmentación?
25. Utilizando un dataset de segmentación de objetos
26. Visualización de nuestro dataset de segmentación
27. Creando red neuronal U-Net para segmentación
28. Entrenando y estudiando una red de segmentación
29. Generando predicciones con modelo de object segmentation