Comprender la visión computarizada

1

¿Por qué aprender computer vision?

2

¿Qué es la visión computarizada?

3

Tipos de visión computarizada

4

Introducción a object detection: clasificación + localización

5

Aprende a identificar problemas

Dimensionamiento de proyecto de visión computarizada

6

Cómo definir los tiempos de tu proyecto

7

Cómo costear tu proyecto

8

Cómo identificar los roles necesarios en el proyecto

9

Producto mínimo viable en computer vision

Obtención y procesamiento de los datos

10

Obtención de datos para tu proyecto

11

Limpieza de la base de datos

12

Distribución de datos en entrenamiento y testeo

13

Etiquetado de los datos de test

14

Etiquetado de los datos de train

15

Transforma tu base de datos a TFRecord

16

Transformar CSV a TFRecord

Entrena, testea y optimiza tus modelos

17

Librerías a importar durante fase de entrenamiento

18

Fase de entrenamiento del modelo

19

Balanceo de imágenes y data augmentation

20

Entrena, evalua y optimiza con TensorBoard

21

Validación de modelo en un entorno de ejecución

22

Re-entrenamiento del modelo para obtener mejores resultados

23

Seguimiento de centroides con OpenCV

24

Configuración de los centroides con OpenCV

25

Algoritmo de dirección y conteo con OpenCV

26

Crea un ciclo de entrenamiento de tu modelo: MLOps

Producto con visión computarizada en producción

27

Prepara tu entorno en Google Cloud Platform

28

Carga y preprocesamiento de modelos

29

Postprocesamiento de modelos

30

Despliega y consume tu modelo en producción

31

Bonus: aprende a apagar las máquinas de GCP para evitar sobrecostos

Siguientes pasos en inteligencia artificial

32

Siguientes pasos en inteligencia artificial

33

Comparte tu proyecto de detección de vehículos en carretera y certifícate

¿Por qué aprender computer vision?

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Recursos

Aportes 16

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El curso que estaba esperando !! Gracias Platzi

No lo necesitaba pero ahora lo necesito

Me encantó el primer curso de Adonaí y este lo despliego en una jatson nano jajaja

Empiezo con mucha emoción este curso ☺️😊💪🏽

Tengo alta expectativa en el cuero, me gustó el curso anterior, ya que enseño a guardar el modelo. Lo único que faltó es como utilizar el modelo una vez entrado y como darle imagen por imagen para que te de resultado, al final lo logré por mi cuenta, pero sería bueno que lo enseñaran para hacer eso de la mejor forma posible.
😨😨

Me agrada la idea de “modelo de negocio”. Es por ese motivo que estoy explorando el Data Science, utilizar mis conocimientos para resolver problemas para un privado y/o establecer un modelo de negocio. Tambien me gusto la frase “recomendaciones para no cometer esos errores”.

Soy programador con python pero me dedico más al web, ahora me contratar para hacer un proyecto que requiere estos conocimientos. Ni modo ha embarcarse en esto .

Muy bien

Ya estoy trabajando en un proyecto con visión artificial, espero que este curso me dé el aprendizaje necesario para realizarlo!

  • Problema/Solucion
  • Alcance
  • Clasificacion
  • Procesamiento
  • Transformaciones
  • Entrenamiento
  • Resultados
  • Evaluacion
  • Optimizar
  • Desplegar
  • Monitorear
  • Cerrar bucle

Que lujo de curso

Excelente!!!

es el complemento de todo lo que he aprendido ya ponerlo en practica

QUE DE LUJO !!!

Vamo a darle