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Curso de Detección y Segmentación de Objetos con TensorFlow

Curso de Detección y Segmentación de Objetos con TensorFlow

Publicado el 29 de noviembre de 2022

Nivel Avanzado
34 clases
6 horas de contenido
8 horas de práctica

Eleva tu nivel en inteligencia artificial aprendiendo tareas avanzadas de deep learning para detectar y segmentar objetos en imágenes y videos. Entrena modelos pre-entrenados de computer vision de acuerdo a las necesidades de tus proyectos.

Clases del curso

Detección de objetos

Segmentación de objetos

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Certificado
Profes del curso

Conoce quién enseña el curso

Sergio Paniego Blanco

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.

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Proyecto del curso

Proyecto del curso

conocimientos previos

  • Curso Profesional de Redes Neuronales con TensorFlow.

software y recursos necesarios

  • Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.

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Opiniones del curso

4.7 · 15 opiniones

Julen Alvarohttps://static.platzi.com/media/flags/ES.png

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 Barrerahttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

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& Franciscohttps://static.platzi.com/media/flags/GT.png

Marai& Francisco

@tutysramirez·

es muy importante como utilizar un bounding box

Miguel Sánchez Guerrerohttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Miguel Sánchez Guerrero

@Migu3low·

Pueden ser más lúdicas las explicaciones del código!

Miguel Rodríguezhttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

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 Barrosohttps://static.platzi.com/media/flags/AR.png

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 Zabaletahttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Alejandro Zambrano Zabaleta

@AlejandroZZ·

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

Rafael Riverahttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Rafael Rivera

@rafarivera75·

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

Diego Alejandro Lesmeshttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

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 Gonzálezhttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

Horacio Licona González

@horaciolicona0711·

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

DIEGO ALONSO ROJAS VERAhttps://static.platzi.com/media/flags/PE.png

DIEGO ALONSO ROJAS VERA

@diego.rojas.v·

excelente

Ruben Dario Troche Piñanezhttps://static.platzi.com/media/flags/PY.png

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 Aguirrehttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Manuel Alejandro Chaves Aguirre

@machaves·

excelente curso

Juan Sebastian Ossa Morenohttps://static.platzi.com/media/flags/A.png

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.

https://static.platzi.com/media/flags/CO.png

@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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