¿Por qué aprender computer vision?

¿Qué es la visión computarizada?

Introducción a object detection: clasificación + localización

Aprende a identificar problemas

Cómo definir los tiempos de tu proyecto

Cómo costear tu proyecto

Cómo identificar los roles necesarios en el proyecto

Producto mínimo viable en computer vision

Obtención de datos para tu proyecto

Limpieza de la base de datos

Distribución de datos en entrenamiento y testeo

Etiquetado de los datos de test

Etiquetado de los datos de train

Transforma tu base de datos a TFRecord

Transformar CSV a TFRecord

Librerías a importar durante fase de entrenamiento

Fase de entrenamiento del modelo

Balanceo de imágenes y data augmentation

Entrena, evalua y optimiza con TensorBoard

Validación de modelo en un entorno de ejecución

Re-entrenamiento del modelo para obtener mejores resultados

Seguimiento de centroides con OpenCV

Configuración de los centroides con OpenCV

Algoritmo de dirección y conteo con OpenCV

Crea un ciclo de entrenamiento de tu modelo: MLOps

Prepara tu entorno en Google Cloud Platform

Carga y preprocesamiento de modelos

Postprocesamiento de modelos

Despliega y consume tu modelo en producción

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

Siguientes pasos en inteligencia artificial

Comparte tu proyecto de detección de vehículos en carretera y certifícate