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Visi贸n artificial

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La Visi贸n Artificial

La Visi贸n Artificial es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de sistemas capaces de interpretar, analizar y entender im谩genes y videos en tiempo real. La visi贸n artificial se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo la detecci贸n de objetos, el reconocimiento de patrones, la segmentaci贸n de im谩genes y la clasificaci贸n de objetos.

驴C贸mo funciona?

Para que un sistema de visi贸n artificial pueda interpretar una imagen, se requiere de una serie de algoritmos y t茅cnicas. En general, estos algoritmos se dividen en dos categor铆as: procesamiento de im谩genes y aprendizaje autom谩tico.

El procesamiento de im谩genes se enfoca en el preprocesamiento de las im谩genes, lo que incluye operaciones como la eliminaci贸n de ruido y la mejora del contraste. Por otro lado, el aprendizaje autom谩tico se enfoca en la creaci贸n de modelos que puedan reconocer patrones y realizar tareas espec铆ficas, como la detecci贸n de objetos o la segmentaci贸n de im谩genes.

Aplicaciones de la Visi贸n Artificial

La Visi贸n Artificial tiene una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo:

  • Detecci贸n y clasificaci贸n de objetos: se utiliza para identificar y clasificar objetos en im谩genes y videos.
  • Seguimiento de objetos: se utiliza para seguir un objeto a medida que se mueve a trav茅s de una secuencia de im谩genes o videos.
  • Reconocimiento facial: se utiliza para identificar y autenticar a las personas bas谩ndose en sus caracter铆sticas faciales.
  • Automatizaci贸n industrial: se utiliza para supervisar y controlar los procesos de producci贸n en f谩bricas.
  • Veh铆culos aut贸nomos: se utiliza para permitir que los veh铆culos aut贸nomos reconozcan objetos y tomen decisiones basadas en las im谩genes capturadas por las c谩maras.
  • Medicina: se utiliza para detectar y diagnosticar enfermedades a trav茅s de im谩genes m茅dicas.

En resumen, la Visi贸n Artificial es una tecnolog铆a importante que permite a las m谩quinas 鈥渧er鈥 y comprender el mundo que les rodea, lo que tiene aplicaciones en una amplia variedad de industrias y 谩reas de la vida cotidiana.

C贸mo aplicar la visi贸n artificial y qu茅 se necesita

Para aplicar la visi贸n artificial, es necesario seguir ciertos pasos y contar con ciertos recursos. A continuaci贸n se detallan los principales:

Paso 1: Definir el problema

Lo primero que se debe hacer es definir el problema que se desea resolver con la visi贸n artificial, como la detecci贸n de objetos, reconocimiento de caras o an谩lisis de im谩genes m茅dicas, entre otros.

Paso 2: Obtener los datos

Es necesario contar con un conjunto de datos relevantes para entrenar el modelo de visi贸n artificial. Estos datos pueden ser recopilados de diversas fuentes, como c谩maras, bases de datos p煤blicas o cre谩ndolos manualmente.

Paso 3: Preprocesamiento de datos

Los datos obtenidos pueden contener ruido o informaci贸n irrelevante que puede afectar el desempe帽o del modelo. Por lo tanto, se realiza una etapa de preprocesamiento que incluye filtrado de datos, normalizaci贸n, ajuste de brillo y contraste, entre otros.

Paso 4: Entrenamiento del modelo

Se utiliza un algoritmo de aprendizaje autom谩tico para entrenar el modelo con los datos preprocesados. Durante esta etapa, el modelo ajusta los par谩metros de sus capas para minimizar la p茅rdida entre las salidas predichas y las salidas reales.

Paso 5: Validaci贸n y prueba del modelo

Es importante validar y probar el modelo para evaluar su desempe帽o y hacer ajustes necesarios. Se pueden utilizar conjuntos de datos separados para la validaci贸n y prueba.

Paso 6: Implementaci贸n del modelo

Una vez que se ha validado y probado el modelo, se puede implementar en una aplicaci贸n o sistema para su uso pr谩ctico.

Recursos necesarios

Para aplicar la visi贸n artificial se necesitan los siguientes recursos:

  • Conjunto de datos relevantes.
  • Hardware con suficiente capacidad de procesamiento, como GPU (unidades de procesamiento gr谩fico).
  • Software de procesamiento de im谩genes, como OpenCV.
  • Bibliotecas de aprendizaje autom谩tico, como TensorFlow o PyTorch.
  • Conocimientos en programaci贸n y matem谩ticas, como 谩lgebra lineal y c谩lculo.

Con estos recursos y siguiendo los pasos mencionados, se puede aplicar la visi贸n artificial en diversas 谩reas para resolver problemas y mejorar procesos.

Soluciones en la nube de Visi贸n artifiicial

Existen varias soluciones en la nube de visi贸n artificial que son ofrecidas por grandes compa帽铆as de tecnolog铆a como Google, Microsoft, Amazon y IBM. A continuaci贸n, se describen algunas de ellas:

  • Google Cloud Vision API: es una soluci贸n en la nube de Google que permite analizar y clasificar im谩genes y videos. Ofrece diferentes funcionalidades como detecci贸n de objetos, reconocimiento facial, etiquetado de contenido expl铆cito y reconocimiento 贸ptico de caracteres (OCR), entre otros.
  • Microsoft Azure Cognitive Services: es una plataforma de servicios cognitivos de Microsoft que ofrece varias funcionalidades relacionadas con la visi贸n artificial, como detecci贸n y reconocimiento de objetos, reconocimiento facial, an谩lisis de sentimientos a partir de im谩genes, an谩lisis de contenido expl铆cito y generaci贸n de miniaturas de videos.
  • Amazon Rekognition: es una soluci贸n de Amazon que permite analizar im谩genes y videos para detectar objetos, rostros, texto y contenido expl铆cito, entre otras funcionalidades. Adem谩s, permite buscar y comparar im谩genes en una biblioteca de im谩genes.
  • IBM Watson Visual Recognition: es una plataforma de reconocimiento visual de IBM que permite analizar y etiquetar im谩genes para detectar objetos, escenas y otros elementos visuales. Adem谩s, puede identificar rostros, realizar an谩lisis de contenido expl铆cito y generar res煤menes de im谩genes.

Estas son solo algunas de las soluciones en la nube de visi贸n artificial disponibles en el mercado. Cada una de ellas ofrece diferentes funcionalidades y niveles de personalizaci贸n, por lo que es importante evaluar las necesidades espec铆ficas de cada proyecto antes de elegir una soluci贸n.

馃憗锔 Visi贸n Artificial 馃憗锔

  • Rama de la inteligencia artificial 馃
  • Se enfoca en interpretar, analizar y entender im谩genes 馃柤锔 y videos 馃摴

馃幆 Objetivo: Desarrollar sistemas capaces de 鈥渧er鈥 y comprender el mundo 馃實

馃敡 驴C贸mo funciona? 馃敡

  1. Procesamiento de im谩genes 馃摲
    • Preparar im谩genes para su an谩lisis
    • Eliminaci贸n de ruido, mejora de contraste, etc.
  2. Aprendizaje autom谩tico 馃
    • Crear modelos que reconocen patrones
    • Realizar tareas espec铆ficas (detecci贸n de objetos, segmentaci贸n, etc.)

馃殌 Aplicaciones de la Visi贸n Artificial 馃殌

  1. Detecci贸n y clasificaci贸n de objetos 馃攳
    • Identificar y clasificar objetos en im谩genes y videos
  2. Seguimiento de objetos 馃幆
    • Seguir un objeto en movimiento en im谩genes o videos
  3. Reconocimiento facial 馃
    • Identificar y autenticar personas por sus rasgos faciales
  4. Automatizaci贸n industrial 馃彮
    • Supervisar y controlar procesos de producci贸n en f谩bricas
  5. Veh铆culos aut贸nomos 馃殫
    • Permitir a los veh铆culos reconocer objetos y tomar decisiones
  6. Medicina 馃拤
    • Detectar y diagnosticar enfermedades a trav茅s de im谩genes m茅dicas

馃専 En resumen: La Visi贸n Artificial es una tecnolog铆a clave que permite a las m谩quinas 鈥渧er鈥 y comprender nuestro mundo, con aplicaciones en muchas industrias y aspectos de la vida cotidiana.

En Colombia y otros pa铆ses de la regi贸n hay un problema en las c谩rceles por cuenta del tr谩fico de armas, drogas y aparatos de comunicaci贸n que permiten que los presos sigan delinquiendo desde all铆, un sistema basado en visi贸n artificial ser铆a una herramienta tremendamente 煤til para que las autoridades puedan mantener el control al interior de las c谩rceles.

Mis notas (Click aqu铆):

La visi贸n artificial es basicamente una tecnica de inteligencia artificial que busca emular como el cerebro descubre patrones dentro de una imagen

Mi resumen de Vision Artificial:

  • Es una disciplina de la inteligencia artificial que se dedica a generar sistema de aprendizaje de maquina capaces de entender im谩genes e tiempo real en base a entrenamientos previos de bases de datos de im谩genes y videos que ya fueron clasificados con el fin distinguir los diferentes elementos que conforman la imagen o video.

Herramientas mas comunes:

  1. Python
  2. OpenCV
  3. TensorFlow

Entend铆 la referencia del 42

EL futuro es hoy con lo bueno y lo malo. El modelo de negocios de las aseguradoras puede cambiar much铆simo. Con la detecci贸n temprana de enfermedades cr贸nicas o antecedetes de problemas en 贸rgano mayor, pueden segmentar la poblaci贸n y encarecer esos seguros.

Soluciones viables, privacidad de datos o democratizaci贸n de diagn贸sticos y tratamientos.

De ahi los colores RGB?

La visi贸n artificial es una tecnolog铆a que permite a las m谩quinas ver y comprender el mundo visual que las rodea, similar a c贸mo lo hacen los seres humanos. Utiliza algoritmos y t茅cnicas de procesamiento de im谩genes para analizar y extraer informaci贸n 煤til de las im谩genes y videos capturados por c谩maras y otros sensores.

La visi贸n artificial tiene aplicaciones en una amplia variedad de campos, como la rob贸tica, la seguridad, la medicina, el transporte y el entretenimiento. Por ejemplo, puede ser utilizada para detectar objetos en una imagen o video, clasificar im谩genes en categor铆as espec铆ficas, medir la distancia entre objetos, reconocer rostros y emociones, entre otras aplicaciones.

En resumen, la visi贸n artificial es una tecnolog铆a que permite a las m谩quinas 鈥渧er鈥 y entender el mundo visual que las rodea, lo que abre muchas posibilidades para mejorar la automatizaci贸n de tareas y mejorar la eficiencia en una amplia variedad de industrias y aplicaciones.

La visi贸n artificial:

  • Interpreta
  • Analiza
  • Entiende imagenes

Funciona a partir de dos algoritmos:

1.- Procesar imagen
2.- Aprendizaje autom谩tico todas las AI est谩 hechas para aprender autom谩ticamente)

驴Cuando vas a descargar algo, o acceder a una web, y te dice, selecciona todas las luces, le ense帽amos a la visi贸n artificial, cierto?

yeessss鈥 visi贸n artificial!馃ぉ En mis a帽os de universidad aprendi y desarrolle un sistema de admin de un estacionamiento con Labview y fue genial, pero con estas herramientas vamos a reducir el tiempo de desarrollo y potencializar el aprendizaje, las aplicaciones. Deseo seguir vivo para ver que m谩s implementaremos鈥!! 馃幆馃

馃槉 Esto lo veo en Google Lens y debo decir que es muy 煤til

驴ENTONCES?
La visi贸n artificial es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de algoritmos y t茅cnicas para que las m谩quinas puedan 鈥渧er鈥 y procesar im谩genes y videos de manera similar a como lo hace el ser humano, con el fin de realizar tareas como reconocimiento de objetos, detecci贸n de rostros, an谩lisis de im谩genes m茅dicas, entre otras.
FASCINANTE

Soy master en Neuromarketing y me encatar铆a portencializar en el 谩rea de reconocimiento facial

Comparto mis apuntes en github de lo que va de este curso. Espero les pueda ser de ayuda. Apuntes Curso IA

jj al final parece que el Profe iba a decir Sigan Viendo !! como el de los Tik Toks 鈥

imaginen aplicando vision artificial en el transito en Colombia, las multas ser铆an infinitas .

La Visi贸n Artificial
La Visi贸n Artificial es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de sistemas capaces de interpretar, analizar y entender im谩genes y videos en tiempo real. La visi贸n artificial se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo la detecci贸n de objetos, el reconocimiento de patrones, la segmentaci贸n de im谩genes y la clasificaci贸n de objetos.

驴C贸mo funciona?
Para que un sistema de visi贸n artificial pueda interpretar una imagen, se requiere de una serie de algoritmos y t茅cnicas. En general, estos algoritmos se dividen en dos categor铆as: procesamiento de im谩genes y aprendizaje autom谩tico.

El procesamiento de im谩genes se enfoca en el preprocesamiento de las im谩genes, lo que incluye operaciones como la eliminaci贸n de ruido y la mejora del contraste. Por otro lado, el aprendizaje autom谩tico se enfoca en la creaci贸n de modelos que puedan reconocer patrones y realizar tareas espec铆ficas, como la detecci贸n de objetos o la segmentaci贸n de im谩genes.

Aplicaciones de la Visi贸n Artificial
La Visi贸n Artificial tiene una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo:

Detecci贸n y clasificaci贸n de objetos: se utiliza para identificar y clasificar objetos en im谩genes y videos.
Seguimiento de objetos: se utiliza para seguir un objeto a medida que se mueve a trav茅s de una secuencia de im谩genes o videos.
Reconocimiento facial: se utiliza para identificar y autenticar a las personas bas谩ndose en sus caracter铆sticas faciales.
Automatizaci贸n industrial: se utiliza para supervisar y controlar los procesos de producci贸n en f谩bricas.
Veh铆culos aut贸nomos: se utiliza para permitir que los veh铆culos aut贸nomos reconozcan objetos y tomen decisiones basadas en las im谩genes capturadas por las c谩maras.
Medicina: se utiliza para detectar y diagnosticar enfermedades a trav茅s de im谩genes m茅dicas.__

La visi贸n artificial se utiliza en una amplia variedad de tecnolog铆as hoy en d铆a. Algunas de las tecnolog铆as m谩s comunes que utilizan la visi贸n artificial incluyen:

Reconocimiento facial: se utiliza para identificar a personas en fotos o videos.

Sistemas de seguridad: se utilizan para detectar y reconocer objetos o personas en entornos de seguridad.

Veh铆culos aut贸nomos: se utilizan para la navegaci贸n y la toma de decisiones en veh铆culos aut贸nomos, como coches y drones.

Control de calidad: se utilizan para detectar defectos en los productos en l铆neas de producci贸n.

Rob贸tica: se utilizan para guiar y controlar robots en tareas como soldadura, ensamblaje y clasificaci贸n.

Realidad aumentada: se utilizan para superponer im谩genes virtuales en el mundo real.

C谩maras de vigilancia: se utilizan para monitorizar y detectar situaciones de riesgo en entornos p煤blicos y privados.

Medicina: se utilizan en diagn贸sticos por im谩genes, por ejemplo en la identificaci贸n de tumores en im谩genes m茅dicas.

Visi贸n artificial (breve resumen)
驴Qu茅 es?
Una t茅cnica de IA que busca emular el procesamiento visual del cerebro humano, descubriendo los patrones alojados en una imagen. Esto permite una amplia gama de 谩reas de aplicaci贸n de esta herramienta.
驴C贸mo aplicarla?

  1. Utilizando un lenguaje de programaci贸n, siendo el m谩s com煤n Python.

  2. Open CV, de la mano de Python, empleado para transformar y manipular im谩genes.

  3. Empleando un Framework de Machine Learning para poder tomar decisiones y aplicar Deep Learning, siendo algunas herramientas TensorFlow, PyTorch o JAX.

Tendencias y otras tecnolog铆as
脷ltimamente se est谩n volviendo muy comunes las soluciones en la nube, como Vision AI de Google, Azure Cognitive Servicies de Microsoft, y Amazon Rekognition.

wooow, las matem谩ticas a todo lo que da!!!

Es impresionante lo que la visi贸n artificial logra. No tenia conocimiento de ella y me interesa aprender mas sobre su aplicaci贸n. 鈥淟as imagenes se convierten en n煤meros鈥.

En visi贸n artificial se usan mucho las redes neuronales convolucionales (CNN) o ConvNets por su abreviatura. Su arquitectura b谩sica consta de 3 tipos de capas diferentes: 1. Capas convolucionales 2. Capas de agrupaci贸n 3. Capas completamente conectadas

La Vision Artificial, esta compuesto por miles de puntos de color verde, rojo y azul compuestos .
Es una tecnica de la IA que busca emular como el cerebro descubre patrones dentro de una imagenes, se puede utilizar en muchas campos por ejemplo detectar objetos dentro de una imagen., se puede utilizar en imagenes medicas.
Necesitamos un lenguaje de programacion Phyton + Open CV + Framer de Machine Learning (PyTorch, Tensoflow, DL4J, MXNET). Para poder tomar deciciones y aplicar deep Learning, como tambien muy comunmente de aplica Vision AI, Azure Cognitive, Amazon Rekognition.

Visi贸n Artificial: T茅cnica de IA que busca emular como el cerebro reconoce im谩genes Ej. Im谩genes medicas, coches aut贸nomos Que necesitamos para aplicar la visi贸n Artificial? 1. Lenguaje de programaci贸n ej Phyton 2. Soluciones en la nube Ej. Vision AI(Google), Azure Cognitive Services (Microsoft), Amazon Recognition (Amazon)

**Vvisi贸n artificial **

La visi贸n artificial es una t茅cnica de inteligencia artificial que busca replicar c贸mo el cerebro humano detecta patrones dentro de una imagen.

Esta tecnolog铆a encuentra aplicaciones en diversas 谩reas, como la detecci贸n de objetos en im谩genes, diagn贸sticos m茅dicos a partir de rayos X o tomograf铆as, y la conducci贸n de veh铆culos aut贸nomos. En el caso de los autom贸viles aut贸nomos, la inteligencia artificial procesa im谩genes de c谩maras ubicadas en el veh铆culo para crear una representaci贸n tridimensional de la carretera y prever movimientos de otros veh铆culos. Esta capacidad es crucial para tomar decisiones r谩pidas y seguras.

馃憖馃

Super esta tecnolog铆a podr铆a ayudarnos tanto.

VISION ARTIFICIAL

Las im谩genes con Pixeles, compuestos por rojo, verde y azul, para dar la idea de una imagen. Se le da un n煤mero a cada color y se convierten im谩genes en n煤meros.

La Visi贸n Artificial es una t茅cnica de IA que busca emular c贸mo el cerebro descubre patrones dentro de una imagen.

Usos:

  • Se usa en campos como detectar objetos dentro de una imagen.
  • Analizar im谩genes m茅dicas, tomograf铆as, realizar diagn贸sticos, etc. Permite tomar decisiones de cirug铆as, etc.
  • Coches aut贸nomos (Tesla), toma im谩genes alrededor para tomar im谩genes tridimensionales, predice a d贸nde van los veh铆culos, etc. Permite tomar decisiones en segundos.

Qu茅 se necesita:

  • Lenguaje de programaci贸n como Phyton
  • Luego open CB que permite transformar y manipular im谩genes
  • Se puede agregar un framework de Machine learning (Tensor Flow, Phytorx, Jax)
  • Soluciones en la nube: Vision AI, Azurte Cognitive Services, Amazon Rekognition.

Esto de las IAs me emociona mucho

La visi贸n artificial es como darle a una computadora la habilidad de ver y entender lo que hay en las fotos y los videos, 隆como si fuera un mago de im谩genes!

Aqu铆 pueden encontrar las diferencias principales entre Computer vision y Artificial vision.
.
Principalmente la computer vision puede trabajar con imagenes guardadas a diferencia de la artificial vision, que trabaja solo con las imagenes capturadas por su sistema de c谩mara.
.
Adem谩s la computer vision se encarga de procesar y capturar la mayor cantidad de informaci贸n posible sobre un objeto, a diferencia de la artificial vision que se encarga de procesar los detalles de un elemento espec铆fico y preciso.

Con esta clase y los aportes de los compa帽eros, he podido descubir una funcionalidad en la que se ve presente la inteligencial artificial mediante la visi贸n artificial, espec铆ficamente por la segmentaci贸n de im谩genes, se trata de la funcionalidafd que tiene Microsoft Word y PowerPoint de quitar el fondo a una imagen, est谩 estar铆a usando utiliza t茅cnicas de visi贸n artificial para separar el objeto principal del fondo de una imagen.

Visi贸n artificial

鈥淟as im谩genes son n煤meros鈥

  • Busca emular como el cerebro descubre patrones
  • Ejemplos: diagn贸sticos m茅dicos, coches aut贸nomos, detecci贸n de gestos
  • Se necesita un lenguaje de programaci贸n (ej. Python)
  • Se suelen usar frameworks de Machine Learning

La visi贸n artificial, tambi茅n conocida como visi贸n por computadora, es una rama de la inteligencia artificial que se centra en capacitar a las m谩quinas para comprender y procesar informaci贸n visual de la misma manera que lo har铆a un ser humano. La visi贸n artificial utiliza algoritmos y t茅cnicas avanzadas para permitir a las computadoras interpretar im谩genes y videos, reconociendo patrones, objetos, rostros y otros elementos visuales en tiempo real.

El objetivo principal de la visi贸n artificial es permitir a las m谩quinas 鈥渧er鈥 y comprender su entorno visual de manera similar a como lo hacemos los seres humanos. Para lograr esto, se utilizan c谩maras y sensores para capturar im谩genes y videos, que luego se procesan mediante algoritmos espec铆ficos. Estos algoritmos pueden llevar a cabo tareas como detecci贸n de objetos, reconocimiento facial, seguimiento de objetos en movimiento, segmentaci贸n de im谩genes y an谩lisis de contenido visual.

Visi贸n artificial; las im谩genes est谩n compuestas por pixeles, color verde, azul y roja. a los colores se les asigna un n煤mero y las im谩genes se convierten en n煤meros y de esa forma la computadora puede analizarla y puede por ejemplo detectar cuantos dedos tengo levantados por medio de una c谩mara. Se usan en ex谩menes m茅dicos. Autos inteligentes como Tesla. Necesitamos un lenguaje de programaci贸n, phyton, pytorch, jax, etc. Visi贸n AI.

Recuerdo que con respecto a la Medicina, fue esta t茅cnica muy utilizada para detectar enfermedades por qu茅 analizaba las radiograf铆as. Pero te estoy hablando de hace 5 a帽os鈥 Voy a investigar los nuevos avances en esa 谩rea, me parece muy importante.

Lo mejor es que cloud vision API de google tiene una capa gratuita =)

La visi贸n artificial proporciona a los equipos industriales la capacidad de ver, analizar y actuar, y as铆 poder aumentar la calidad de los productos, reducir los costes y optimizar las operaciones.

Para trabajar con visi贸n artificial usamos Python, Open CV y TensorFlow

excelente aprendizaje gracias platzi

Es increible como la vision artificial realmente se utiliza en una enorme variedad de cosas, es impensable, y ahora esyousiendo consciente como hay IA en todo lo que hago como incluso hay vision artificial en cosas tan frecuentes para mi como acompa帽ar a mi papa a realizarse examenes medicos y como la vision artificial genera un parte de tranquilidad realmente en procesos de tipo medico

c谩maras de foto multa

En este art铆culo se comparan 4 visiones artificiales en la nube (Image Tagging Services). Incluye las 3 mencionadas por el profesor Hector.
https://blog.filestack.com/thoughts-and-knowledge/comparing-google-vision-microsoft-cognitive-amazon-rekognition-clarifai/

Visi贸n artificial

Composici贸n de las im谩genes:

  • Todas las im谩genes tienen pixeles, y cada uno est谩 compuesto por rojo, verde y azul.
  • Se le puede dar un n煤mero a cada color, convirtiendo en n煤meros a las im谩genes

Visi贸n artificial:

  • T茅cnica de la IA que busca emular c贸mo el cerebro descubre patrones dentro de una imagen

Para aplicarla:

  • Lenguaje de programaci贸n (Python)
  • Open CV para manipular im谩genes
  • Un framework
  • Las im谩genes son n煤meros.
  • Es una t茅cnica de IA que busca emular como el cerebro descubre patrones dentro de una imagen.

Para entender como una IA puede 鈥淰er鈥, desde el punto de vista de un programador, est谩 muy clara la explicaci贸n del profe con algunas premisas:

  • Todas las im谩genes digitales son un conjunto de pixeles y est谩n compuestas de variaciones (en escalas num茅ricas) en la intensidad de Rojo, Verde y Azul (RGB por sus siglas en ingl茅s).

  • El problema se hace m谩s peque帽o cuando 鈥渦na imagen鈥 se identifica como una matriz en dos ejes (X y Y, como si fuera un plano) de pixeles. Ahora el sistema tiene que evaluar tres matrices con una cantidad discreta de pixeles que est谩n cada uno con diferentes grados de color en una escala (0.48 de azul, por ejemplo).

  • Ell sistema ahora buscar谩 clasificar, agrupar o asociar esos datos, con aquellos que ha recogido previamente en su dataset y con los que ha entrenado, Buscar谩 dar una respuesta que sea lo m谩s cercana al 100% en cuanto a similitud.

驴Ser谩 que s铆 entend铆 bien?

La vision artificial es una de mis ramas favoritas de la inteligencia artificial, con ella cree un proyecto para detectar enfermedades en plantas y cree una app que te permitia tomarle foto a tu planta para ver si tenia algo o no.

Esto es Mind-blowing !!!

鈥淟A VISI脫N ARTIFICIAL ES UNA T脡CNICA DE IA QUE BUSCA EMULAR COMO EL CEREBRO BUSCA PATRONES DENTRO UNA IMAGEN鈥

Es genial pero con emulaci贸n artificial no lograr谩 poder suplantar al humano XK nosotros nos actualizamos constantemente

驴 La visi贸n artificial?
sta tecnolog铆a ha avanzado significativamente en los 煤ltimos a帽os gracias a los avances en el procesamiento de im谩genes y algoritmos de aprendizaje profundo. Algunas de las aplicaciones m谩s comunes de la visi贸n artificial incluyen:

Reconocimiento facial: La visi贸n artificial puede ser utilizada para identificar y reconocer rostros en im谩genes y videos.

Detecci贸n de objetos: La tecnolog铆a de visi贸n artificial puede ser utilizada para detectar objetos en im谩genes y videos, como por ejemplo detectar la presencia de un autom贸vil en una imagen de tr谩fico.

Seguimiento de objetos: La visi贸n artificial tambi茅n se utiliza para seguir y rastrear objetos en movimiento, como por ejemplo el seguimiento de un objeto en un video.

Reconocimiento de texto: La tecnolog铆a de visi贸n artificial puede ser utilizada para reconocer y leer texto en im谩genes y videos.

An谩lisis de im谩genes m茅dicas: La visi贸n artificial puede ser utilizada para analizar y procesar im谩genes m茅dicas, como tomograf铆as y resonancias magn茅ticas, para detectar enfermedades y problemas de salud.

En resumen, la visi贸n artificial es una tecnolog铆a poderosa y en constante evoluci贸n que tiene una amplia gama de aplicaciones en diversas industrias, desde la seguridad y la vigilancia

Que buen maestro. Gracias por este Curso

Ideal para el uso en la medicina鈥

Great explication

Excelente curso. Muchas Gracias.

**Visi贸n Artificial
**
Es la capacidad de b煤squeda de patrones en im谩genes o videos en tiempo real.

La utilizar铆a para la prevenci贸n de rapi帽as y hurtos, entre otro tipos de cr铆menes violentos.
Otra forma que se me ocurre es calculando la cantidad de prote铆nas, grasas, carbohidratos y dem谩s elementos de el plato de una persona. Ser铆a genial para los que quieren evitar el contar calorinas.

Gracias

++Visi贸n artificial ++

Es una disciplina de la inteligencia artificial y la ingenier铆a de computaci贸n que se ocupa del an谩lisis, procesamiento y comprensi贸n de im谩genes y v铆deos obtenidos a trav茅s de c谩maras u otros dispositivos de captura de im谩genes.

El objetivo principal de la visi贸n artificial es hacer que las m谩quinas puedan 鈥渧er鈥 el mundo y comprenderlo de manera similar a como lo hacen los seres humanos. Esto implica el uso de algoritmos y t茅cnicas de procesamiento de im谩genes para extraer informaci贸n 煤til de las im谩genes, como la detecci贸n de objetos, la identificaci贸n de patrones, la segmentaci贸n de im谩genes, la medici贸n de caracter铆sticas y la reconstrucci贸n tridimensional de objetos.

La visi贸n artificial tiene aplicaciones en una amplia variedad de campos, como la rob贸tica, la automatizaci贸n industrial, la medicina, la seguridad, la publicidad, la agricultura, la vigilancia y muchos m谩s.

Fuente: ChatGPT

La visi贸n artificial tiene una amplia gama de aplicaciones en una variedad de industrias y campos. Algunos de los usos m谩s comunes de la visi贸n artificial incluyen:

Inspecci贸n de calidad: La visi贸n artificial se utiliza para inspeccionar productos y componentes para detectar defectos y garantizar que cumplan con los est谩ndares de calidad.

Reconocimiento de objetos: La visi贸n artificial se utiliza para identificar y clasificar objetos en im谩genes y videos. Esto se aplica en el reconocimiento de matr铆culas, la identificaci贸n de personas, la detecci贸n de objetos en la carretera para la conducci贸n aut贸noma, entre otros.

Automatizaci贸n de procesos: La visi贸n artificial se utiliza para automatizar procesos que requieren la identificaci贸n y el seguimiento de objetos en tiempo real, como la clasificaci贸n de paquetes en una l铆nea de producci贸n o la orientaci贸n de piezas en una maquinaria industrial.

An谩lisis de imagen m茅dica: La visi贸n artificial se utiliza para el an谩lisis y procesamiento de im谩genes m茅dicas, como rayos X, resonancias magn茅ticas y tomograf铆as, lo que permite diagn贸sticos m谩s precisos y r谩pidos.

Monitoreo de seguridad: La visi贸n artificial se utiliza en sistemas de seguridad para monitorear 谩reas p煤blicas y privadas en busca de actividades sospechosas, lo que permite una respuesta m谩s r谩pida a posibles amenazas.

An谩lisis de redes sociales: La visi贸n artificial se utiliza para analizar im谩genes y videos en las redes sociales para detectar tendencias, identificar emociones y realizar un seguimiento de las interacciones entre los usuarios.

En resumen, la visi贸n artificial tiene una amplia variedad de aplicaciones en diversas industrias y campos, y su uso est谩 en constante crecimiento a medida que se desarrollan nuevas t茅cnicas y tecnolog铆as.

La visi贸n artificial es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y sistemas que pueden procesar, analizar y comprender im谩genes y videos capturados por c谩maras digitales. El objetivo de la visi贸n artificial es emular la capacidad humana de percibir, entender y responder a las se帽ales visuales.

La visi贸n artificial se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, desde el reconocimiento facial y la identificaci贸n de objetos hasta el control de calidad y la conducci贸n aut贸noma de veh铆culos. Los algoritmos y sistemas de visi贸n artificial se basan en t茅cnicas de procesamiento de im谩genes y aprendizaje autom谩tico, que les permiten extraer caracter铆sticas y patrones significativos de las im谩genes y videos para llevar a cabo tareas espec铆ficas.

Algunas de las t茅cnicas de visi贸n artificial comunes incluyen el filtrado de im谩genes, la detecci贸n de bordes, la segmentaci贸n de objetos, la extracci贸n de caracter铆sticas y el reconocimiento de patrones. En general, la visi贸n artificial se est谩 convirtiendo en una tecnolog铆a cada vez m谩s importante en muchos campos, y se espera que su uso aumente a煤n m谩s en el futuro a medida que se desarrollen nuevas t茅cnicas y avances tecnol贸gicos.

Vision artificial

La visi贸n artificial es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de algoritmos y t茅cnicas para que las computadoras puedan interpretar y entender la informaci贸n visual, es decir, procesar im谩genes y videos.
Algunos ejemplos:

  1. Detecci贸n de objetos ej: en un almac茅n o en una cinta transportadora.
  2. Reconocimiento facial ej: en sistemas de seguridad y vigilancia.
  3. Clasificaci贸n de im谩genes ej: para clasificar im谩genes m茅dicas en diferentes tipos de enfermedades.
  4. An谩lisis de v铆deo ej: para detectar comportamientos an贸malos en un 谩rea de vigilancia.
  5. Seguimiento de objetos ej: seguir el movimiento de un jugador de f煤tbol durante un partido.
  6. Realidad aumentada ej: para mostrar informaci贸n sobre un producto en una tienda.
  7. Reconocimiento de texto ej: para reconocer matr铆culas en im谩genes de c谩maras de vigilancia.

esta espectacular el curso. Gracias Platzi