
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
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.
4.6 · 19 opiniones

Julen Alvaro
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
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
es muy importante como utilizar un bounding box


Miguel Sánchez Guerrero
Pueden ser más lúdicas las explicaciones del código!


Miguel Rodríguez
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
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
Aplicaion de un modelo de object detection basado en uno pre entrenado, disponible en Tensorflow


Rafael Rivera
Excelente curso, se profundiza bastante el uso de TensorFlow para la detección de objetos

Mauricio Combariza
Excelente clase


Federico Arias
La parte de segmentacion es excelente!!

Diego Alejandro Lesmes
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
Excelente curso que da más panorama sobre lo que es el computer vision

DIEGO ALONSO ROJAS VERA
excelente


Ruben Dario Troche Piñanez
Muy bueno y muy interesante el curso. Gracias Totales Profesor y Platzi por agregarme valor.

Manuel Alejandro Chaves Aguirre
excelente curso


Juan Sebastian Ossa Moreno
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
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
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.


Este curso debe explicar mejor las metodologías de detección y segmentación de objetos. El desarrollo de código no es tan prioritario.
Complementa este curso con nuestras rutas de aprendizaje

Inteligencia Artificial y Data Science
Aprende ciencia de datos con cursos de Data Science y explora el potencial sin límites de los datos, el machine learning y la inteligencia artificial.




Análisis y Visualización de Datos
Aprende a extraer, limpiar, analizar y visualizar datos para comunicar insights y apoyar la toma de decisiones estratégicas en los negocios.




Data Engineer
Aprende a construir y gestionar pipelines de datos escalables, utilizando herramientas como Spark, Airflow, y bases de datos SQL y NoSQL en entornos cloud.




Machine Learning y Deep Learning
Profundiza en algoritmia, aprendizaje supervisado, no supervisado, redes neuronales, y el despliegue de modelos de Data Science e Inteligencia Artificial en producción.




Fundamentos de Data Science y AI
Adquiere las bases matemáticas, de programación y de ingeniería de software necesarias para iniciar en el mundo de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender