Nivel Avanzado
34 clases
6 horas de contenido
8 horas de práctica
Domina la detección y segmentación de objetos con TensorFlow. Aprende a entrenar modelos, trabajar con datasets especializados y aplicar técnicas avanzadas como el tuneo fino, usando redes tipo UNet y arquitectura encoder-decoder.
Clases del curso
Detección de objetos
Segmentación de objetos
Un paso más allá
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Sergio Paniego Blanco
Computer vision Graduate Research and Teaching Assistant
🧠 PhD candidate in AI Universidad Rey Juan Carlos.
🤖 Apasionado por robótica y proyectos open-source.
👨🏽🏫 Student Mentor del programa Google Summer of Code.
Proyecto del curso
Detección y segmentación de objetos para conducción autónoma
Crea proyectos de deep learning aplicando detección y segmentación de objetos con datasets especializados para conducción autónoma y modelos pre-entrenados de computer vision.
conocimientos previos
- Curso Profesional de Redes Neuronales con TensorFlow.
software y recursos necesarios
- Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.
Opiniones del curso
4.6 · 19 opiniones
Julen Alvaro
@julenalvaro·
Muy buen curso, aunque yo dedicaría algo menos de tiempo a transcribir código y más a explicar el código mediante diagramas.
María Camila Durango Barrera
@camiladurangob·
Me gustó mucho el curso. Honestamente nunca había hecho finetuning para modelos de Visión. Segio explica de maravilla, no lo pudo haber hecho mejor. Me encantaría si es posible que para próximos cursos se tenga un poco más en cuenta la parte matématica de la arquitectura a implementar. Me ha encantado!!
Marai& Francisco
@tutysramirez·
es muy importante como utilizar un bounding box
Miguel Sánchez Guerrero
@Migu3low·
Pueden ser más lúdicas las explicaciones del código!
Miguel Rodríguez
@AlexRodS·
En general me gusto el curso, me gusto la parte de recrear la arquitectura U-net, me parece que sería un curso más completo si agregaran cómo hacer fine-tuning a modelos pre-entrenados de segmentación
Juan Ignacio Barroso
@IgnacioBarroso·
Me encanto este curso ya que reforzo lo que vimos en los otros cursos y prepara para lo que viene, buen nexo, muy pedagogico, presenta nuevas herramientas y formas con un gran profesor.
Alejandro Zambrano Zabaleta
@AlejandroZZ·
Aplicaion de un modelo de object detection basado en uno pre entrenado, disponible en Tensorflow
Rafael Rivera
@rafarivera75·
Excelente curso, se profundiza bastante el uso de TensorFlow para la detección de objetos
Mauricio Combariza
@mauriciocombariza·
Excelente clase
Federico Arias
@f_ariassuarez·
La parte de segmentacion es excelente!!
Diego Alejandro Lesmes
@dlesmes·
Sergio! que gran contenido, conocimiento, metodología, recomendaciones de Papers y muy clave tratar de responder a todas las preguntas de los estudiantes 🚀🚀 Muchas Gracias!!
Horacio Licona González
@horaciolicona0711·
Excelente curso que da más panorama sobre lo que es el computer vision
DIEGO ALONSO ROJAS VERA
@diego.rojas.v·
excelente
Ruben Dario Troche Piñanez
@dtf.ruben.troche·
Muy bueno y muy interesante el curso. Gracias Totales Profesor y Platzi por agregarme valor.
Manuel Alejandro Chaves Aguirre
@machaves·
excelente curso
Juan Sebastian Ossa Moreno
@js.ossa117·
Es interesante todas las explicaciones y trabajo con código, pero creo que se podría mejorar dando más descripciones generales de los conceptos y las funciones. O sea, no olvidar el big picture del tema, porque siento que muchas veces las clases se enfocaban principalmente en el código y no en el big picture.
Carlos Humberto Dimas García
@carloshdimas·
Sugiero actualizar los contenidos o dar sugerencias para asegurarse que los contenidos de las clases sean funcionales mientras estén vigentes en la plataforma
Victor Angel Lopez Romero
@victorwkeye·
Buen curso. La parte de Object Detection muy completa pero la de Object Segmentation me deja mucho que desear, hay mejores recursos en cuanto a ese tema, lo digo mas que nada por que este curso lo tome mas a manera de repaso y conozco del tema.
@mardelmariam·
Este curso debe explicar mejor las metodologías de detección y segmentación de objetos. El desarrollo de código no es tan prioritario.
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