Aquí dejo un link a un portal donde reciben voluntarios de todo el mundo, para trabajar gratuitamente en proyectos reales de inteligencia artificial.
The World’s Platform for Impact with AI
https://omdena.com/
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
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Cómo identificar los roles necesarios en el proyecto
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8. ¿Cómo identificar los roles necesarios en el proyecto?
Los proyectos de Machine Learning siempre necesitan:
Experto en el área + Equipo de ML
Roles
- Busca tener un par de expertos en tu equipo
- Consultores externos para los vacíos de conocimiento.
- Integra un Full Stack a tu proyecto (Front End + Back End + Base de datos).
- Diversidad en tu equipo.
Entender el negocio es vital para realizar un modelo
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