Visión artificial

La Visión Artificial

La Visión Artificial es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de sistemas capaces de interpretar, analizar y entender imágenes y videos en tiempo real. La visión artificial se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo la detección de objetos, el reconocimiento de patrones, la segmentación de imágenes y la clasificación de objetos.

¿Cómo funciona?

Para que un sistema de visión artificial pueda interpretar una imagen, se requiere de una serie de algoritmos y técnicas. En general, estos algoritmos se dividen en dos categorías: procesamiento de imágenes y aprendizaje automático.

El procesamiento de imágenes se enfoca en el preprocesamiento de las imágenes, lo que incluye operaciones como la eliminación de ruido y la mejora del contraste. Por otro lado, el aprendizaje automático se enfoca en la creación de modelos que puedan reconocer patrones y realizar tareas específicas, como la detección de objetos o la segmentación de imágenes.

Aplicaciones de la Visión Artificial

La Visión Artificial tiene una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo:

• Detección y clasificación de objetos: se utiliza para identificar y clasificar objetos en imágenes y videos.
• Seguimiento de objetos: se utiliza para seguir un objeto a medida que se mueve a través de una secuencia de imágenes o videos.
• Reconocimiento facial: se utiliza para identificar y autenticar a las personas basándose en sus características faciales.
• Automatización industrial: se utiliza para supervisar y controlar los procesos de producción en fábricas.
• Vehículos autónomos: se utiliza para permitir que los vehículos autónomos reconozcan objetos y tomen decisiones basadas en las imágenes capturadas por las cámaras.
• Medicina: se utiliza para detectar y diagnosticar enfermedades a través de imágenes médicas.

En resumen, la Visión Artificial es una tecnología importante que permite a las máquinas “ver” y comprender el mundo que les rodea, lo que tiene aplicaciones en una amplia variedad de industrias y áreas de la vida cotidiana.

Cómo aplicar la visión artificial y qué se necesita

Para aplicar la visión artificial, es necesario seguir ciertos pasos y contar con ciertos recursos. A continuación 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 visión artificial, como la detección de objetos, reconocimiento de caras o análisis de imágenes médicas, entre otros.

Paso 2: Obtener los datos

Es necesario contar con un conjunto de datos relevantes para entrenar el modelo de visión artificial. Estos datos pueden ser recopilados de diversas fuentes, como cámaras, bases de datos públicas o creándolos manualmente.

Paso 3: Preprocesamiento de datos

Los datos obtenidos pueden contener ruido o información irrelevante que puede afectar el desempeño del modelo. Por lo tanto, se realiza una etapa de preprocesamiento que incluye filtrado de datos, normalización, ajuste de brillo y contraste, entre otros.

Paso 4: Entrenamiento del modelo

Se utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para entrenar el modelo con los datos preprocesados. Durante esta etapa, el modelo ajusta los parámetros de sus capas para minimizar la pérdida entre las salidas predichas y las salidas reales.

Paso 5: Validación y prueba del modelo

Es importante validar y probar el modelo para evaluar su desempeño y hacer ajustes necesarios. Se pueden utilizar conjuntos de datos separados para la validación y prueba.

Paso 6: Implementación del modelo

Una vez que se ha validado y probado el modelo, se puede implementar en una aplicación o sistema para su uso práctico.

Recursos necesarios

Para aplicar la visión artificial se necesitan los siguientes recursos:

• Conjunto de datos relevantes.
• Hardware con suficiente capacidad de procesamiento, como GPU (unidades de procesamiento gráfico).
• Software de procesamiento de imágenes, como OpenCV.
• Bibliotecas de aprendizaje automático, como TensorFlow o PyTorch.
• Conocimientos en programación y matemáticas, como álgebra lineal y cálculo.

Con estos recursos y siguiendo los pasos mencionados, se puede aplicar la visión artificial en diversas áreas para resolver problemas y mejorar procesos.

Soluciones en la nube de Visión artifiicial

Existen varias soluciones en la nube de visión artificial que son ofrecidas por grandes compañías de tecnología como Google, Microsoft, Amazon y IBM. A continuación, se describen algunas de ellas:

• Google Cloud Vision API: es una solución en la nube de Google que permite analizar y clasificar imágenes y videos. Ofrece diferentes funcionalidades como detección de objetos, reconocimiento facial, etiquetado de contenido explícito y reconocimiento óptico de caracteres (OCR), entre otros.
• Microsoft Azure Cognitive Services: es una plataforma de servicios cognitivos de Microsoft que ofrece varias funcionalidades relacionadas con la visión artificial, como detección y reconocimiento de objetos, reconocimiento facial, análisis de sentimientos a partir de imágenes, análisis de contenido explícito y generación de miniaturas de videos.
• Amazon Rekognition: es una solución de Amazon que permite analizar imágenes y videos para detectar objetos, rostros, texto y contenido explícito, entre otras funcionalidades. Además, permite buscar y comparar imágenes en una biblioteca de imágenes.
• IBM Watson Visual Recognition: es una plataforma de reconocimiento visual de IBM que permite analizar y etiquetar imágenes para detectar objetos, escenas y otros elementos visuales. Además, puede identificar rostros, realizar análisis de contenido explícito y generar resúmenes de imágenes.

Estas son solo algunas de las soluciones en la nube de visión artificial disponibles en el mercado. Cada una de ellas ofrece diferentes funcionalidades y niveles de personalización, por lo que es importante evaluar las necesidades específicas de cada proyecto antes de elegir una solución.

👁️ Visión Artificial 👁️

• Rama de la inteligencia artificial 🧠
• Se enfoca en interpretar, analizar y entender imágenes 🖼️ y videos 📹

🎯 Objetivo: Desarrollar sistemas capaces de “ver” y comprender el mundo 🌍

🔧 ¿Cómo funciona? 🔧

1. Procesamiento de imágenes 📷
   • Preparar imágenes para su análisis
   • Eliminación de ruido, mejora de contraste, etc.
2. Aprendizaje automático 🤖
   • Crear modelos que reconocen patrones
   • Realizar tareas específicas (detección de objetos, segmentación, etc.)

🚀 Aplicaciones de la Visión Artificial 🚀

1. Detección y clasificación de objetos 🔍
   • Identificar y clasificar objetos en imágenes y videos
2. Seguimiento de objetos 🎯
   • Seguir un objeto en movimiento en imágenes o videos
3. Reconocimiento facial 🧑
   • Identificar y autenticar personas por sus rasgos faciales
4. Automatización industrial 🏭
   • Supervisar y controlar procesos de producción en fábricas
5. Vehículos autónomos 🚗
   • Permitir a los vehículos reconocer objetos y tomar decisiones
6. Medicina 💉
   • Detectar y diagnosticar enfermedades a través de imágenes médicas

🌟 En resumen: La Visión Artificial es una tecnología clave que permite a las máquinas “ver” y comprender nuestro mundo, con aplicaciones en muchas industrias y aspectos de la vida cotidiana.

En Colombia y otros países de la región hay un problema en las cárceles por cuenta del tráfico de armas, drogas y aparatos de comunicación que permiten que los presos sigan delinquiendo desde allí, un sistema basado en visión artificial sería una herramienta tremendamente útil para que las autoridades puedan mantener el control al interior de las cárceles.

Mis notas (Click aquí):

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

Entendí la referencia del 42

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 imágenes e tiempo real en base a entrenamientos previos de bases de datos de imágenes 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

EL futuro es hoy con lo bueno y lo malo. El modelo de negocios de las aseguradoras puede cambiar muchísimo. Con la detección temprana de enfermedades crónicas o antecedetes de problemas en órgano mayor, pueden segmentar la población y encarecer esos seguros.

Soluciones viables, privacidad de datos o democratización de diagnósticos y tratamientos.

La visión artificial:

• Interpreta
• Analiza
• Entiende imagenes

Funciona a partir de dos algoritmos:

1.- Procesar imagen
2.- Aprendizaje automático todas las AI está hechas para aprender automáticamente)

¿Cuando vas a descargar algo, o acceder a una web, y te dice, selecciona todas las luces, le enseñamos a la visión artificial, cierto?

De ahi los colores RGB?

Soy master en Neuromarketing y me encataría portencializar en el área de reconocimiento facial

Visión artificial (breve resumen)
¿Qué es?
Una técnica de IA que busca emular el procesamiento visual del cerebro humano, descubriendo los patrones alojados en una imagen. Esto permite una amplia gama de áreas de aplicación de esta herramienta.
¿Cómo aplicarla?

1. Utilizando un lenguaje de programación, siendo el más común Python.

2. Open CV, de la mano de Python, empleado para transformar y manipular imágenes.

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 tecnologías
Últimamente se están volviendo muy comunes las soluciones en la nube, como Vision AI de Google, Azure Cognitive Servicies de Microsoft, y Amazon Rekognition.

¿ENTONCES?
La visión artificial es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de algoritmos y técnicas para que las máquinas puedan “ver” y procesar imágenes y videos de manera similar a como lo hace el ser humano, con el fin de realizar tareas como reconocimiento de objetos, detección de rostros, análisis de imágenes médicas, entre otras.
FASCINANTE

La visión artificial es una tecnología que permite a las máquinas ver y comprender el mundo visual que las rodea, similar a cómo lo hacen los seres humanos. Utiliza algoritmos y técnicas de procesamiento de imágenes para analizar y extraer información útil de las imágenes y videos capturados por cámaras y otros sensores.

La visión artificial tiene aplicaciones en una amplia variedad de campos, como la robótica, la seguridad, la medicina, el transporte y el entretenimiento. Por ejemplo, puede ser utilizada para detectar objetos en una imagen o video, clasificar imágenes en categorías específicas, medir la distancia entre objetos, reconocer rostros y emociones, entre otras aplicaciones.

En resumen, la visión artificial es una tecnología que permite a las máquinas “ver” y entender el mundo visual que las rodea, lo que abre muchas posibilidades para mejorar la automatización de tareas y mejorar la eficiencia en una amplia variedad de industrias y aplicaciones.

yeessss… visión artificial!🤩 En mis años 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 más implementaremos…!! 🎯🧠

😊 Esto lo veo en Google Lens y debo decir que es muy útil

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 …

imaginen aplicando vision artificial en el transito en Colombia, las multas serían infinitas .

esta espectacular el curso. Gracias Platzi

La Visión Artificial
La Visión Artificial es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de sistemas capaces de interpretar, analizar y entender imágenes y videos en tiempo real. La visión artificial se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo la detección de objetos, el reconocimiento de patrones, la segmentación de imágenes y la clasificación de objetos.

¿Cómo funciona?
Para que un sistema de visión artificial pueda interpretar una imagen, se requiere de una serie de algoritmos y técnicas. En general, estos algoritmos se dividen en dos categorías: procesamiento de imágenes y aprendizaje automático.

El procesamiento de imágenes se enfoca en el preprocesamiento de las imágenes, lo que incluye operaciones como la eliminación de ruido y la mejora del contraste. Por otro lado, el aprendizaje automático se enfoca en la creación de modelos que puedan reconocer patrones y realizar tareas específicas, como la detección de objetos o la segmentación de imágenes.

Aplicaciones de la Visión Artificial
La Visión Artificial tiene una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo:

Detección y clasificación de objetos: se utiliza para identificar y clasificar objetos en imágenes y videos.
Seguimiento de objetos: se utiliza para seguir un objeto a medida que se mueve a través de una secuencia de imágenes o videos.
Reconocimiento facial: se utiliza para identificar y autenticar a las personas basándose en sus características faciales.
Automatización industrial: se utiliza para supervisar y controlar los procesos de producción en fábricas.
Vehículos autónomos: se utiliza para permitir que los vehículos autónomos reconozcan objetos y tomen decisiones basadas en las imágenes capturadas por las cámaras.
Medicina: se utiliza para detectar y diagnosticar enfermedades a través de imágenes médicas.__

La visión artificial se utiliza en una amplia variedad de tecnologías hoy en día. Algunas de las tecnologías más comunes que utilizan la visión 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.

Vehículos autónomos: se utilizan para la navegación y la toma de decisiones en vehículos autónomos, como coches y drones.

Control de calidad: se utilizan para detectar defectos en los productos en líneas de producción.

Robótica: se utilizan para guiar y controlar robots en tareas como soldadura, ensamblaje y clasificación.

Realidad aumentada: se utilizan para superponer imágenes virtuales en el mundo real.

Cámaras de vigilancia: se utilizan para monitorizar y detectar situaciones de riesgo en entornos públicos y privados.

Medicina: se utilizan en diagnósticos por imágenes, por ejemplo en la identificación de tumores en imágenes médicas.

wooow, las matemáticas a todo lo que da!!!

Es impresionante lo que la visión artificial logra. No tenia conocimiento de ella y me interesa aprender mas sobre su aplicación. “Las imagenes se convierten en números”.

En realidad, vision artificial hubo antes de deep learning. Al principio se tenian que hacer a mano los tensores de carcteristicas que permitian clasificar imagenes, snapchat funciona con este tipo de algoritmos, pero con el paper de redes convolucionales fue posible entrenar modelos que podian armar estas caracterisitcas de manera automatica dandole mas usos.

No opstante los modelos viejos de caracteristicas manuales aun se usan mucho. en especial para una app en el edge (celular o pc sin internet) esto lo aprendi cuando me certifique con OpenCV en vision artificial y lo recomiendo bastante si sabes ingles.

Visión Artificial: Comprender el Poder de las Imágenes

• En esta clase, exploraremos la visión artificial como una aplicación de la inteligencia artificial y cómo puede resolver diversos problemas.

Los Secretos de las Imágenes: Pixeles

• Todas las imágenes, ya sea en una pantalla de computadora, teléfono o cualquier otro dispositivo, están compuestas por pixeles. Cada pixel contiene información de los colores rojo, verde y azul (RGB).
• Convertir imágenes en números permite a las computadoras analizar y comprender su contenido.

¿Qué es la Visión Artificial?

• La visión artificial es una técnica de inteligencia artificial que busca emular cómo el cerebro humano reconoce patrones en imágenes.
• Se utiliza en diversos campos, como la detección de objetos, el análisis de imágenes médicas y los vehículos autónomos.

Aplicaciones de la Visión Artificial

• Detección de Objetos: La visión artificial se utiliza para detectar objetos en imágenes, como cascos de ciclistas, lo que permite tomar decisiones basadas en estas detecciones.
• Análisis de Imágenes Médicas: Se aplica en la interpretación de rayos X, tomografías y otras imágenes médicas, mejorando la eficiencia en el diagnóstico y la toma de decisiones médicas.
• Vehículos Autónomos: Los coches autónomos utilizan la visión artificial para procesar imágenes de cámaras y tomar decisiones en tiempo real, como predecir movimientos de otros vehículos.

Herramientas para Aplicar Visión Artificial

• Para aplicar visión artificial, es común utilizar Python como lenguaje de programación.
• OpenCV es una biblioteca popular que permite transformar y manipular imágenes en Python.
• Frameworks de machine learning como TensorFlow, PyTorch o JAX se utilizan para tomar decisiones basadas en imágenes y aplicar deep learning.
• Soluciones en la nube, como Vision AI de Google, Azure Cognitive Services de Microsoft y Amazon Recognition, también ofrecen herramientas poderosas para la visión artificial.

Próxima Clase: Manipulación de Texto con Inteligencia Artificial

• En la próxima clase, aprenderás cómo utilizar la inteligencia artificial para manipular texto. ¡Sigue aprendiendo y explorando las posibilidades de la inteligencia artificial!

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.

Visión Artificial: Técnica de IA que busca emular como el cerebro reconoce imágenes Ej. Imágenes medicas, coches autónomos Que necesitamos para aplicar la visión Artificial? 1. Lenguaje de programación ej Phyton 2. Soluciones en la nube Ej. Vision AI(Google), Azure Cognitive Services (Microsoft), Amazon Recognition (Amazon)

**Vvisión artificial **

La visión artificial es una técnica de inteligencia artificial que busca replicar cómo el cerebro humano detecta patrones dentro de una imagen.

Esta tecnología encuentra aplicaciones en diversas áreas, como la detección de objetos en imágenes, diagnósticos médicos a partir de rayos X o tomografías, y la conducción de vehículos autónomos. En el caso de los automóviles autónomos, la inteligencia artificial procesa imágenes de cámaras ubicadas en el vehículo para crear una representación tridimensional de la carretera y prever movimientos de otros vehículos. Esta capacidad es crucial para tomar decisiones rápidas y seguras.

👀🤖

Super esta tecnología podría ayudarnos tanto.

VISION ARTIFICIAL

Las imágenes con Pixeles, compuestos por rojo, verde y azul, para dar la idea de una imagen. Se le da un número a cada color y se convierten imágenes en números.

La Visión Artificial es una técnica de IA que busca emular cómo el cerebro descubre patrones dentro de una imagen.

Usos:

• Se usa en campos como detectar objetos dentro de una imagen.
• Analizar imágenes médicas, tomografías, realizar diagnósticos, etc. Permite tomar decisiones de cirugías, etc.
• Coches autónomos (Tesla), toma imágenes alrededor para tomar imágenes tridimensionales, predice a dónde van los vehículos, etc. Permite tomar decisiones en segundos.

Qué se necesita:

• Lenguaje de programación como Phyton
• Luego open CB que permite transformar y manipular imágenes
• 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 visión artificial es como darle a una computadora la habilidad de ver y entender lo que hay en las fotos y los videos, ¡como si fuera un mago de imágenes!

Aquí 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 cámara.
.
Además la computer vision se encarga de procesar y capturar la mayor cantidad de información posible sobre un objeto, a diferencia de la artificial vision que se encarga de procesar los detalles de un elemento específico y preciso.

Con esta clase y los aportes de los compañeros, he podido descubir una funcionalidad en la que se ve presente la inteligencial artificial mediante la visión artificial, específicamente por la segmentación de imágenes, se trata de la funcionalidafd que tiene Microsoft Word y PowerPoint de quitar el fondo a una imagen, está estaría usando utiliza técnicas de visión artificial para separar el objeto principal del fondo de una imagen.

Visión artificial

“Las imágenes son números”

• Busca emular como el cerebro descubre patrones
• Ejemplos: diagnósticos médicos, coches autónomos, detección de gestos
• Se necesita un lenguaje de programación (ej. Python)
• Se suelen usar frameworks de Machine Learning

La visión artificial, también conocida como visión por computadora, es una rama de la inteligencia artificial que se centra en capacitar a las máquinas para comprender y procesar información visual de la misma manera que lo haría un ser humano. La visión artificial utiliza algoritmos y técnicas avanzadas para permitir a las computadoras interpretar imágenes y videos, reconociendo patrones, objetos, rostros y otros elementos visuales en tiempo real.

El objetivo principal de la visión artificial es permitir a las máquinas “ver” y comprender su entorno visual de manera similar a como lo hacemos los seres humanos. Para lograr esto, se utilizan cámaras y sensores para capturar imágenes y videos, que luego se procesan mediante algoritmos específicos. Estos algoritmos pueden llevar a cabo tareas como detección de objetos, reconocimiento facial, seguimiento de objetos en movimiento, segmentación de imágenes y análisis de contenido visual.

Visión artificial; las imágenes están compuestas por pixeles, color verde, azul y roja. a los colores se les asigna un número y las imágenes se convierten en números y de esa forma la computadora puede analizarla y puede por ejemplo detectar cuantos dedos tengo levantados por medio de una cámara. Se usan en exámenes médicos. Autos inteligentes como Tesla. Necesitamos un lenguaje de programación, phyton, pytorch, jax, etc. Visión AI.

Recuerdo que con respecto a la Medicina, fue esta técnica muy utilizada para detectar enfermedades por qué analizaba las radiografías. Pero te estoy hablando de hace 5 años… Voy a investigar los nuevos avances en esa área, me parece muy importante.

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

La visión artificial proporciona a los equipos industriales la capacidad de ver, analizar y actuar, y así poder aumentar la calidad de los productos, reducir los costes y optimizar las operaciones.

Para trabajar con visión 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 acompañar a mi papa a realizarse examenes medicos y como la vision artificial genera un parte de tranquilidad realmente en procesos de tipo medico

cámaras de foto multa

En este artículo 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/

Visión artificial

Composición de las imágenes:

• Todas las imágenes tienen pixeles, y cada uno está compuesto por rojo, verde y azul.
• Se le puede dar un número a cada color, convirtiendo en números a las imágenes

Visión artificial:

• Técnica de la IA que busca emular cómo el cerebro descubre patrones dentro de una imagen

Para aplicarla:

• Lenguaje de programación (Python)
• Open CV para manipular imágenes
• Un framework

• Las imágenes son números.
• Es una técnica de IA que busca emular como el cerebro descubre patrones dentro de una imagen.

Para entender como una IA puede “Ver”, desde el punto de vista de un programador, está muy clara la explicación del profe con algunas premisas:

• Todas las imágenes digitales son un conjunto de pixeles y están compuestas de variaciones (en escalas numéricas) en la intensidad de Rojo, Verde y Azul (RGB por sus siglas en inglés).

• El problema se hace más pequeño cuando “una imagen” 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 están cada uno con diferentes grados de color en una escala (0.48 de azul, por ejemplo).

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

¿Será que sí entendí 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 !!!

“LA VISIÓN ARTIFICIAL ES UNA TÉCNICA DE IA QUE BUSCA EMULAR COMO EL CEREBRO BUSCA PATRONES DENTRO UNA IMAGEN”

Es genial pero con emulación artificial no logrará poder suplantar al humano XK nosotros nos actualizamos constantemente

¿ La visión artificial?
sta tecnología ha avanzado significativamente en los últimos años gracias a los avances en el procesamiento de imágenes y algoritmos de aprendizaje profundo. Algunas de las aplicaciones más comunes de la visión artificial incluyen:

Reconocimiento facial: La visión artificial puede ser utilizada para identificar y reconocer rostros en imágenes y videos.

Detección de objetos: La tecnología de visión artificial puede ser utilizada para detectar objetos en imágenes y videos, como por ejemplo detectar la presencia de un automóvil en una imagen de tráfico.

Seguimiento de objetos: La visión artificial también se utiliza para seguir y rastrear objetos en movimiento, como por ejemplo el seguimiento de un objeto en un video.

Reconocimiento de texto: La tecnología de visión artificial puede ser utilizada para reconocer y leer texto en imágenes y videos.

Análisis de imágenes médicas: La visión artificial puede ser utilizada para analizar y procesar imágenes médicas, como tomografías y resonancias magnéticas, para detectar enfermedades y problemas de salud.

En resumen, la visión artificial es una tecnología poderosa y en constante evolución 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…

Great explication

Excelente curso. Muchas Gracias.

**Visión Artificial
**
Es la capacidad de búsqueda de patrones en imágenes o videos en tiempo real.

La utilizaría para la prevención de rapiñas y hurtos, entre otro tipos de crímenes violentos.
Otra forma que se me ocurre es calculando la cantidad de proteínas, grasas, carbohidratos y demás elementos de el plato de una persona. Sería genial para los que quieren evitar el contar calorinas.

Gracias

++Visión artificial ++

Es una disciplina de la inteligencia artificial y la ingeniería de computación que se ocupa del análisis, procesamiento y comprensión de imágenes y vídeos obtenidos a través de cámaras u otros dispositivos de captura de imágenes.

El objetivo principal de la visión artificial es hacer que las máquinas puedan “ver” el mundo y comprenderlo de manera similar a como lo hacen los seres humanos. Esto implica el uso de algoritmos y técnicas de procesamiento de imágenes para extraer información útil de las imágenes, como la detección de objetos, la identificación de patrones, la segmentación de imágenes, la medición de características y la reconstrucción tridimensional de objetos.

La visión artificial tiene aplicaciones en una amplia variedad de campos, como la robótica, la automatización industrial, la medicina, la seguridad, la publicidad, la agricultura, la vigilancia y muchos más.

Fuente: ChatGPT

La visión artificial tiene una amplia gama de aplicaciones en una variedad de industrias y campos. Algunos de los usos más comunes de la visión artificial incluyen:

Inspección de calidad: La visión artificial se utiliza para inspeccionar productos y componentes para detectar defectos y garantizar que cumplan con los estándares de calidad.

Reconocimiento de objetos: La visión artificial se utiliza para identificar y clasificar objetos en imágenes y videos. Esto se aplica en el reconocimiento de matrículas, la identificación de personas, la detección de objetos en la carretera para la conducción autónoma, entre otros.

Automatización de procesos: La visión artificial se utiliza para automatizar procesos que requieren la identificación y el seguimiento de objetos en tiempo real, como la clasificación de paquetes en una línea de producción o la orientación de piezas en una maquinaria industrial.

Análisis de imagen médica: La visión artificial se utiliza para el análisis y procesamiento de imágenes médicas, como rayos X, resonancias magnéticas y tomografías, lo que permite diagnósticos más precisos y rápidos.

Monitoreo de seguridad: La visión artificial se utiliza en sistemas de seguridad para monitorear áreas públicas y privadas en busca de actividades sospechosas, lo que permite una respuesta más rápida a posibles amenazas.

Análisis de redes sociales: La visión artificial se utiliza para analizar imágenes y videos en las redes sociales para detectar tendencias, identificar emociones y realizar un seguimiento de las interacciones entre los usuarios.

En resumen, la visión artificial tiene una amplia variedad de aplicaciones en diversas industrias y campos, y su uso está en constante crecimiento a medida que se desarrollan nuevas técnicas y tecnologías.

La visión artificial es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y sistemas que pueden procesar, analizar y comprender imágenes y videos capturados por cámaras digitales. El objetivo de la visión artificial es emular la capacidad humana de percibir, entender y responder a las señales visuales.

La visión artificial se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, desde el reconocimiento facial y la identificación de objetos hasta el control de calidad y la conducción autónoma de vehículos. Los algoritmos y sistemas de visión artificial se basan en técnicas de procesamiento de imágenes y aprendizaje automático, que les permiten extraer características y patrones significativos de las imágenes y videos para llevar a cabo tareas específicas.

Algunas de las técnicas de visión artificial comunes incluyen el filtrado de imágenes, la detección de bordes, la segmentación de objetos, la extracción de características y el reconocimiento de patrones. En general, la visión artificial se está convirtiendo en una tecnología cada vez más importante en muchos campos, y se espera que su uso aumente aún más en el futuro a medida que se desarrollen nuevas técnicas y avances tecnológicos.

Vision artificial

La visión artificial es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de algoritmos y técnicas para que las computadoras puedan interpretar y entender la información visual, es decir, procesar imágenes y videos.
Algunos ejemplos:

1. Detección de objetos ej: en un almacén o en una cinta transportadora.
2. Reconocimiento facial ej: en sistemas de seguridad y vigilancia.
3. Clasificación de imágenes ej: para clasificar imágenes médicas en diferentes tipos de enfermedades.
4. Análisis de vídeo ej: para detectar comportamientos anómalos en un área de vigilancia.
5. Seguimiento de objetos ej: seguir el movimiento de un jugador de fútbol durante un partido.
6. Realidad aumentada ej: para mostrar información sobre un producto en una tienda.
7. Reconocimiento de texto ej: para reconocer matrículas en imágenes de cámaras de vigilancia.