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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Siguientes pasos en inteligencia artificial

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Excelente curso.

Identifique un problema en el braille de los billetes, con el tiempo se pierde el relieve, por lo cual una persona con discapacidad visual no puede identificarlos, cre茅 un Dataset con billetes Colombianos tomados desde distintas c谩maras (PARA LOGRAR QUE EL MODELO GENERALICE LO QUE ES UN BILLETE). Para hacer una app capaz de identificar la denominaci贸n de cada billete.

  • Cuando se identifica un billete, la app entrega el valor de forma auditiva.

  • Como plus, utilice TensorFLow Lite para realizar la inferencia en el tel茅fono y as铆 tener disponibilidad de la app en todo momento.

Curso sumamente 煤til. En mi caso para cumplir mi requisito de graduaci贸n propuse lo siguiente 鈥淎plicar computer vision para administrar a trav茅s de los N煤meros de Placa de los veh铆culos, un Parqueo鈥, ahora ya tengo una idea m谩s claro haci lo que debo alcanzar. Agradezco a Adona铆 Vera por tan excelente curso.

Excelente curso, la visi贸n por computadora es un mercado en crecimiento por tanto tiene mucho potencial.

Excelente curso! Muy completo.

muy buen curso

Un curso muy completo.

Excelente curso muy completo

Estoy muy agradecido con este curso, yo tambien soy TensorFlow Developer Certified pero jam谩s hab铆a tocado el API de Detecci贸n de Objeto de TensorFlow.

Muy buen curso

20 puntos el curso!

Muy bueno el curso, tendr茅 que practicar m谩s pues estuvo algo complejo.