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
La importancia del computer vision
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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.
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
Video sobre computer vision de los 50’s o 60’s para clasificar imágenes
https://www.youtube.com/watch?v=cNxadbrN_aI
Por fin!!!
He esperado este curso incluso sin saber que se iba a lanzar.
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
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.
súper con toda a este emocionante curso.
Dijo CSV lo más impresionante de las redes neuronales, clasificación e inteligencia artificial, es la clasificación de pepinos
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.
ahora si viene lo bueno!!! uwu
Estaba esperando este curso 😄.
La \*\*computer vision\*\* (visión por computadora) es una rama de la inteligencia artificial que se ocupa de cómo las computadoras pueden ser programadas para entender y procesar imágenes y videos de manera similar a como lo hacen los humanos. Su importancia radica en varios aspectos:
1\. \*\*Automatización y Eficiencia\*\*: La visión por computadora permite la automatización de tareas que requieren interpretación visual, como el reconocimiento de objetos, la inspección de calidad en fábricas, y la lectura de señales. Esto aumenta la eficiencia y reduce la necesidad de intervención humana.
2\. \*\*Mejora en la Toma de Decisiones\*\*: En campos como la medicina, la visión por computadora puede analizar imágenes médicas (como radiografías o resonancias magnéticas) para detectar enfermedades, lo que ayuda a los médicos a tomar decisiones más informadas y rápidas.
3\. \*\*Interacción Hombre-Máquina\*\*: La visión por computadora mejora la interacción entre humanos y máquinas, permitiendo interfaces más intuitivas, como el reconocimiento facial, el seguimiento de gestos y la realidad aumentada.
4\. \*\*Análisis de Datos Visuales\*\*: Con el aumento del contenido visual en la web y las redes sociales, la visión por computadora permite analizar grandes volúmenes de datos visuales para entender tendencias, comportamientos del usuario y patrones.
5\. \*\*Seguridad y Vigilancia\*\*: La visión por computadora se utiliza en sistemas de seguridad y vigilancia para reconocer caras, detectar comportamientos sospechosos y analizar videos en tiempo real.
6\. \*\*Innovaciones en Transporte\*\*: En el ámbito de los vehículos autónomos, la visión por computadora es fundamental para interpretar el entorno, reconocer señales de tráfico y evitar obstáculos.
7\. \*\*Agricultura y Medio Ambiente\*\*: Se usa para monitorear cultivos, detectar plagas, y evaluar la salud de las plantas mediante el análisis de imágenes aéreas y satelitales.
8\. \*\*Creatividad y Entretenimiento\*\*: En la industria del entretenimiento, la visión por computadora se aplica en la creación de efectos visuales, en videojuegos y en la mejora de la experiencia del usuario en plataformas de streaming.
9\. \*\*Desarrollo de Nuevas Tecnologías\*\*: La visión por computadora está en el corazón de muchas tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial en robótica, que necesita entender su entorno para operar eficazmente.
En resumen, la visión por computadora no solo tiene aplicaciones prácticas en diversas industrias, sino que también está impulsando la innovación y el desarrollo de nuevas tecnologías que transforman la forma en que interactuamos con el mundo digital y físico.
Resumen de la clase 📋
Que tal, les quiero compartir mi blog, donde publico sobre Inteligencia Artificial a fondo y de forma sencilla, por si les es de ayuda.
<https://thebackground.substack.com/>
que impresionante curso
😼😼😼
Redes Neuronales Convolucionales para Computer Vision
- Clasificacion de imagenes
- Deteccion de objetos
- Transferencia de estilos
- GANs (Redes Adversarias Generativas)
- Reconocimiento facial
- El limite es tu imaginacion, creatividad e innovacion. Etc…
Vengo de ver y hace tres años perdí, casí por completo, la vista.
Creanme, es muy importante.
Entusiasta y expectante!
Que maravilla, dos cursos seguidos de este magnifico profesor en mi ruta de MLE
muy bueno
¡Wow!
¡Qué emoción!
💪🏽😁🤩🤩🤩
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