Análisis de Imágenes con Amazon Rekognition
Clase 33 de 36 • Curso Práctico de AWS Cloud
Contenido del curso
Introducción a la oferta de AWS y sus interacciones
- 4

Arquitectura AWS con Elastic Beanstalk y Autoescalado
05:26 min - 5

Creación y gestión de instancias EC2 en Amazon Web Services
07:04 min - 6

Creación y configuración de una instancia EC2 en AWS
09:54 min - 7

Conexión y administración de instancias EC2 en Windows
10:07 min - 8

Conexión a instancias S2 con Dynux en Parrot OS
02:11 min - 9

Conexión a instancias de Amazon desde Mac usando Terminal
02:31 min - 10

Implementación de un Proyecto Python en Instancia EC2 de AWS
04:08 min - 11

Configuración de Flask en Instancias C2 y Reglas de Seguridad
06:20 min - 12

Amazon Lambda: Introducción a la Computación Serverless
07:29 min - 13

Creación de Funciones Lambda en Python para AWS
07:09 min
Elastic Beanstalk
- 14

Gestión de Escalabilidad con Amazon Elastic Beanstalk
05:13 min - 15

Despliegue de Aplicaciones Python en Elastic Beanstalk de AWS
12:35 min - 16

Almacenamiento en Amazon S3: Opciones y Configuración
01:53 min - 17

Subida y Hosting de Sitios Web Estáticos en AWS S3
06:44 min - 18

Almacenamiento Económico en Glacier para Archivos Históricos
01:49 min
Bases de Datos
- 19

Bases de Datos en Amazon RDS: Motores y Prestaciones Principales
02:36 min - 20

Administración de RDS Postgres en AWS: Seguridad y Optimización
06:59 min - 21

Creación y Configuración de Bases de Datos en Amazon RDS
05:07 min - 22

Migración de Bases de Datos PostgreSQL a AWS usando Dump
04:38 min - 23

Rendimiento y ventajas de Amazon Aurora PostgreSQL
04:12 min - 24

Creación y gestión de bases de datos en Aurora PostgreSQL
11:58 min - 25

Prácticas de Respaldo y Recuperación con Amazon RDS
02:50 min
Redes
Herramientas de administración
Seguridad
Bonus
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¿Qué es Amazon Recognition y cómo puede ser utilizado?
Amazon Recognition es un servicio de inteligencia artificial basado en deep learning. Esta herramienta es capaz de detectar personas, objetos, acciones, celebridades y tipos de actividades en fotografías. Entre sus múltiples aplicaciones, se incluye la moderación automatizada de imágenes, detección de objetos, análisis facial para conocer las emociones de las personas, y el reconocimiento de textos presentes en las imágenes.
¿Cuáles son las funcionalidades clave de Amazon Recognition?
- Moderación de contenido: Permite identificar y filtrar contenido inapropiado, como desnudos, en imágenes.
- Detección de objetos y escenas: Identifica objetos y escenas en fotografías, como deportes, ciudades, o naturaleza.
- Análisis facial: Detecta emociones en los rostros como felicidad, tristeza o enfado. Esto se podría utilizar para analizar las reacciones de usuarios a ciertos estímulos o servicios.
- Reconocimiento de celebridades: Identifica figuras públicas en imágenes, lo cual es útil en sistemas de archivos multimedia.
- Detección de texto: Permite extraer texto de las imágenes, facilitando la conversión de los contenidos visuales a formatos editables.
¿Cómo funciona el demo de Amazon Recognition?
Al probar el demo de Amazon Recognition, uno puede experimentar con imágenes de ejemplo o subir sus propias fotos. El sistema ofrece descripciones detalladas de cada imagen, identificando aspectos como deportes, tipos de entorno urbano, emociones faciales, entre otros. Esta funcionalidad es rápida, ofreciendo resultados casi instantáneamente.
Por ejemplo, en una imagen de alguien practicando skateboarding, el resultado incluye reconocimiento del deporte y el número de personas. En otro caso, una foto de la ciudad puede listar elementos como edificios y áreas urbanas.
¿Qué ventajas ofrece el uso de SDKs con Amazon Recognition?
Las SDKs (Software Development Kits) ofrecen la posibilidad de integrar Amazon Recognition en tus propias aplicaciones. Esto significa que puedes llamar a las funciones de Amazon Recognition desde cualquier programa desarrollado en lenguajes como .NET, Java o PHP. El servicio te responde con un JSON que contiene información detallada sobre el contenido de la imagen, como la presencia de personas, vehículos, marcas específicas y más.
Algunas aplicaciones prácticas incluyen:
- Automatización de procesos de reconocimiento: Analizar grandes volúmenes de imágenes y clasificar contenido de manera eficiente.
- Mejora de la experiencia del usuario: Personalizar experiencias de usuario según sus reacciones detectadas en tiempo real.
- Seguridad y control de acceso: Podría utilizarse para sistemas de seguridad que detectan rostros y emociones en tiempo real.
Amazon Recognition es, sin duda, una herramienta poderosa con aplicaciones diversas que facilitan tanto la automatización como el análisis de contenido visual. Con su ayuda, es posible transformar la manera en que interactuamos y entendemos el mundo visual que nos rodea. Si estás interesado en la inteligencia artificial y el procesamiento de imágenes, explorar Amazon Recognition podría aportar grandes beneficios a tus proyectos.