Comprender la visi贸n computarizada

1

驴Por qu茅 aprender computer vision?

2

驴Qu茅 es la visi贸n computarizada?

3

Tipos de visi贸n computarizada

4

Introducci贸n a object detection: clasificaci贸n + localizaci贸n

5

Aprende a identificar problemas

Dimensionamiento de proyecto de visi贸n computarizada

6

C贸mo definir los tiempos de tu proyecto

7

C贸mo costear tu proyecto

8

C贸mo identificar los roles necesarios en el proyecto

9

Producto m铆nimo viable en computer vision

Obtenci贸n y procesamiento de los datos

10

Obtenci贸n de datos para tu proyecto

11

Limpieza de la base de datos

12

Distribuci贸n 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

Librer铆as a importar durante fase de entrenamiento

18

Fase de entrenamiento del modelo

19

Balanceo de im谩genes y data augmentation

20

Entrena, evalua y optimiza con TensorBoard

21

Validaci贸n de modelo en un entorno de ejecuci贸n

22

Re-entrenamiento del modelo para obtener mejores resultados

23

Seguimiento de centroides con OpenCV

24

Configuraci贸n de los centroides con OpenCV

25

Algoritmo de direcci贸n y conteo con OpenCV

26

Crea un ciclo de entrenamiento de tu modelo: MLOps

Producto con visi贸n computarizada en producci贸n

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 producci贸n

31

Bonus: aprende a apagar las m谩quinas de GCP para evitar sobrecostos

Siguientes pasos en inteligencia artificial

32

Siguientes pasos en inteligencia artificial

33

Comparte tu proyecto de detecci贸n de veh铆culos en carretera y certif铆cate

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Aprende a identificar problemas

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Me parece una idea genial agregar este tipo de contenido en el curso. El c贸digo no lo es todo, somos desarrolladores y como tal debemos tambi茅n aprender a crear soluciones cercanas a nuestra realidad. Esta es la semilla de la cu谩l nacieron empresas y emprendedores que han cambiado la historia de la humanidad.

Sin duda bien atinado incluir esta tem谩tica en el curso, espero se tome de ejemplo para los siguientes cursos.
.
Por otro lado, muy interesante el caso de estudio:

  • Problema: Todos los d铆as me toma alrededor de 2 horas para llegar a mi casa: congesti贸n vehicular
  • Causa: no existen m茅tricas en tiempo real que nos permitan monitorizar y analizar la distribuci贸n de veh铆culos en mi ciudad, no hay anal铆tica en tiempo real
  • Soluci贸n: generar m茅tricas en tiempo real a la ciudadan铆a para que se pueda modificar v铆as (en el largo plazo), gestionar el flujo por las rutas (en el corto plazo)
  • Viabilidad de la soluci贸n: las ciudades mexicanas pierden 94 mil millones de pesos (4.6 mil millones de USD) por el tr谩fico al a帽o.
    .
    Y me quedo con esta magn铆fica 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 an谩lisis que va m谩s all谩 de solo implementar c贸digo. Justo como mencionan en la clase, el modelo de negocio y la interacci贸n con el cliente para crear un modelo m谩s adecuado a las necesidades y recursos es lo que hace que esta profesi贸n no sea completamente automatizada en un futuro y requiera la capacidad anal铆tica de un humano.

5. Aprende a identificar problemas

Los programadores de hoy deben tener una idea general de c贸mo identificar problemas y resolverlos en producci贸n.

Identificaci贸n de problemas

  1. Encuentra problemas
  2. Entiende cu谩l es el resultado que buscas.
  3. Conoce usuarios.

La soluci贸n NO siempre es IA. La soluci贸n no siempre es tecnolog铆a.

"Enam贸rate del problema no de la soluci贸n"
Uri Levine, reador de Waze

Yo cambiaria la frase de 鈥渆namorate del problema no de la solucion鈥 por, 鈥渁ma el proceso, no el resultado鈥.
Ambas son muy buenas. pero para este mundo creo que va mejor la segunda.