Me parece una idea genial agregar este tipo de contenido en el curso. El código no lo es todo, somos desarrolladores y como tal debemos también aprender a crear soluciones cercanas a nuestra realidad. Esta es la semilla de la cuál nacieron empresas y emprendedores que han cambiado la historia de la humanidad.
Comprender la visión computarizada
¿Por qué aprender computer vision?
¿Qué es la visión computarizada?
Tipos de visión computarizada
Introducción a object detection: clasificación + localización
Aprende a identificar problemas
Dimensionamiento de proyecto de visión computarizada
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 y procesamiento de los datos
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
Entrena, testea y optimiza tus modelos
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
Producto con visión computarizada en producción
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
Siguientes pasos en inteligencia artificial
Comparte tu proyecto de detección de vehículos en carretera y certifícate
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Aprende a identificar problemas
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Sin duda bien atinado incluir esta temática en el curso, espero se tome de ejemplo para los siguientes cursos.
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Por otro lado, muy interesante el caso de estudio:
- Problema: Todos los días me toma alrededor de 2 horas para llegar a mi casa: congestión vehicular
- Causa: no existen métricas en tiempo real que nos permitan monitorizar y analizar la distribución de vehículos en mi ciudad, no hay analítica en tiempo real
- Solución: generar métricas en tiempo real a la ciudadanía para que se pueda modificar vías (en el largo plazo), gestionar el flujo por las rutas (en el corto plazo)
- Viabilidad de la solución: las ciudades mexicanas pierden 94 mil millones de pesos (4.6 mil millones de USD) por el tráfico al año.
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Y me quedo con esta magnífica frase, que nos ayuda a mantener los pies en la tierra a los que somos muy entusiastas.
Algo importante a destacar.
Las arquitecturas de Redes Neuronales pueden llegar a ser automatizadas, pero todo problema a resolver requiere un análisis que va más allá de solo implementar código. Justo como mencionan en la clase, el modelo de negocio y la interacción con el cliente para crear un modelo más adecuado a las necesidades y recursos es lo que hace que esta profesión no sea completamente automatizada en un futuro y requiera la capacidad analítica de un humano.
5. Aprende a identificar problemas
Los programadores de hoy deben tener una idea general de cómo identificar problemas y resolverlos en producción.
Identificación de problemas
- Encuentra problemas
- Entiende cuál es el resultado que buscas.
- Conoce usuarios.
La solución NO siempre es IA. La solución no siempre es tecnología.
"Enamórate del problema no de la solución"
Uri Levine, reador de Waze
Yo cambiaria la frase de “enamorate del problema no de la solucion” por, “ama el proceso, no el resultado”.
Ambas son muy buenas. pero para este mundo creo que va mejor la segunda.
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