Esperé semanas este curso ❤️
Redes convolucionales y su importancia
La importancia del computer vision
¿Qué herramientas usaremos para redes neuronales convolucionales?
¿Qué son las redes convolucionales?
Mi primera red neuronal convolucional
Creando nuestra primera red convolucional
Entrenando nuestra primera red convolucional
Manejo de imágenes
Consejos para el manejo de imágenes
Manejo de imágenes con Python
Fundamentos de redes neuronales convolucionales
Kernel en redes neuronales
El kernel en acción
Padding y Strides
Capa de pooling
Arquitectura de redes convolucionales
Quiz: Fundamentos de redes neuronales convolucionales
Resolviendo un problema de clasificación
Clasificación con redes neuronales convolucionales
Creación de red convolucional para clasificación
Entrenamiento de un modelo de clasificación con redes convolucionales
Optimización de red neuronal convolucional
Data augmentation
Aplicando data augmentation
Callbacks: early stopping y checkpoints
Batch normalization
Optimización de modelo de clasificación
Entrenamiento de nuestro modelo de clasificación optimizado
Quiz: Optimización de red neuronal convolucional
Resolviendo una competencia de Kaggle
Clasificando entre perros y gatos
Entrenamiento del modelo de clasificación de perros y gatos
Resumen y siguientes pasos
Siguientes pasos con redes neuronales convolucionales
Comparte tu proyecto de clasificación con redes convolucionales y certifícate
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ESTE CURSO ES MAS QUE BUENO, PERO ES DE LOS MAS DIFICILES, ES DE IR DE POCO EN POCO, NO SE FRUSTREN, ES UN GRAN CURSO, PERO DEBEN IR PRACTICANDO CADA ETAPA Y EN MI CASA CASA SECCION LO VI 3 VECES PARA ENTENDERLO BIEN, REVISANDO EL MATERIAL COMPLEMENTARIO.
REPITO, ES UN GRAN CURSO, VALE ORO, PERO DEBE SER TOMADO BIEN DESPACION Y REPETIRLO PARA ACLARARLO.
Por fin!!!
He esperado este curso incluso sin saber que se iba a lanzar.
Video sobre computer vision de los 50’s o 60’s para clasificar imágenes
https://www.youtube.com/watch?v=cNxadbrN_aI
https://github.com/MauricioParadaG/computer-vision-python-keras
Yo hice commits de cada clase por si quieren conocer la forma más reciente de importar las librerias.
CLARA-mente todo es visual studio code que funciona bien
¡buenísimo curso! me encantó
ahora si viene lo bueno!!! uwu
Estaba esperando este curso 😄.
Vengo del futuro, he terminado éxitosamente este curso y me complace compartirte el siguiente repositorio de Github
dónde podrás encontrar todo lo visto en la clase, con ejemplos y una mayor explicación a detalle de los temas vistos.
😄 Saludos
La importancia del computer vision
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Relacionado con un campo especifico de la inteligencia artificial llamado vision de computadora “computer vision”, buscando similar la vision que tienen los humanos y llevarla a las maquinas.
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Se le ensena a las maquinas a interpretar estímulos visuales y por lo tanto que estas generen la capacidad de “ver” para así poder clasificar imágenes: si hay un perro o un gato, si una radiografía presentar las características y así poder diagnosticar un cáncer o no.
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También está la detección de objetos, vision en un auto detectando peatones, animales, intersecciones, etc.
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La transferencia de estilos: simula y transfiere de una imagen a otra las características significativas haciendo así una réplica exacta o incluso distinta respecto de la original.
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GANS (redes adversarias generativas): son redes neuronales capaces de captar patrones o diferentes estilos para así poder generar data desde cero basado en esos patrones.
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Reconocimiento facial: usado en sistemas de seguridad biométrico tomando características particulares para así discriminar en su clasificación.
Entusiasta y expectante!
Para los gamers, el DLSS o Deep Learning Super Sampling de Nvidia, eleva el rendimiento de tu gráfica al escalar una imagen de menor resolución, rellenando los píxeles faltantes con píxeles producto del entrenamiento de redes neuronales.
Que maravilla, dos cursos seguidos de este magnifico profesor en mi ruta de MLE
muy bueno
¡Wow!
¡Qué emoción!
💪🏽😁🤩🤩🤩
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