Esto lo usaría para pasar asistencia más rápido. Una foto grupal, reconocer personas y hacer check.
Introducción
Servicios Cognitivos de Microsoft: Implementación Práctica
Uso de Servicios Cognitivos de Microsoft en Aplicaciones
Configuración de Ambiente para Servicios Cognitivos en Azure
Seguridad y Autenticación en Servicios Cognitivos de Azure
Lenguaje
Text Analytics: Extracción y Análisis de Texto en Documentos
Escenarios de Uso de Servicios Cognitivos en Análisis de Datos
Análisis de Sentimiento con APIs de Azure: Uso y Configuración
Detección de Idiomas con Servicios Cognitivos Azure
Desarrollo de Aplicación de Consola con Text Analytics en C#
Voz
Servicios de Voz en Cognitive Services: Conversión y Aplicaciones
Conversión de Texto a Voz con Azure Cognitive Services
Conversión de Voz a Texto con Servicios Cognitivos en Visual Studio
Implementación de Traducción de Voz en Visual Studio
Implementación de Reconocimiento de Voz con Visual Studio
Visión
Visión Computacional con Microsoft: Análisis y Aplicaciones Prácticas
Creación de un Servicio de Computer Vision en Azure y su Implementación
Servicio OCR: Conversión de Imágenes a Texto Usando Azure
Reconocimiento Facial: Detección y Análisis de Rasgos Humanos
Detección y Análisis de Rostros con Face API
Uso de la API Face para Detección y Verificación de Rostros
LUIS
Implementación de Luis para Comprensión del Lenguaje Natural
Creación de Modelos e Intenciones en Aplicaciones de Luis
Desarrollo de Aplicaciones en LUIS desde Cero
Uso de Modelos Prediseñados en Aplicaciones de Luis
Entrenamiento y Publicación de Modelos en LUIS
Integración del modelo Luis en aplicaciones con SDK de C#
Conclusiones
Servicios Cognitivos en Azure: Conceptos y Aplicaciones
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El mundo de la visión computacional es una rama fascinante de la inteligencia artificial que hoy exploraremos desde una perspectiva práctica. Utilizaremos Visual Studio y el portal de Azure para crear y utilizar un servicio de Computer Vision que analizará imágenes y retornará información detallada sobre su contenido.
Para comenzar, iniciaremos con la creación de un nuevo recurso de Computer Vision en el portal de Azure. Sigue estos pasos:
Una vez que el servicio está operativo, tendrás que integrar tres parámetros fundamentales en tu proyecto en Visual Studio:
// Configuración del endpoint
var endpoint = "tu_endpoint_aquí";
// Clave de suscripción
var suscriptionKey = "tu_clave_de_suscripción_aquí";
// URL de la imagen
var imageUrl = "http://ejemplo.com/imagen.jpg";
El servicio de Computer Vision es capaz de proporcionar detalles extensos y variados sobre las imágenes que analiza. Aquí algunas de las características disponibles:
A continuación, varios casos prácticos que podemos implementar para comprender mejor las capacidades del servicio de Computer Vision:
Perro en un jardín:
Calle de la ciudad:
Oficina con personas trabajando:
Este proceso de análisis permite a los desarrolladores integrar estas funcionalidades en diversas aplicaciones, adaptándose a necesidades específicas y proporcionando un nivel de detalle sensacional. Siéntete libre de explorar más sobre Computer Vision y sus múltiples aplicaciones en otros lenguajes de programación. ¡Sigue aprendiendo y experimentando con estos servicios para mejorar tus proyectos continuamente!
Aportes 6
Preguntas 0
Esto lo usaría para pasar asistencia más rápido. Una foto grupal, reconocer personas y hacer check.
Es importante que instalen el servicio de ComputerVision antes de empezar a codear. Recordar que el servicio es otro.
Computer visión podemos detectar cuantas caras hay:Tambien edad,genero y ubicacion.Hay una ubicacion famosa.
Usaría computer vision para validar las imágenes que se suben a una API REST y asegurar que cumplan con una determinada categoría (ejemplo, una API de perritos sólo acepta fotos de perros)
2022 si no instalan .net core 3 recuerden cambiar la configuración del proyecto al .net que instalen
muy interesante la rama de computer vision
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