Opiniones del  Curso de Detección y Segmentación de Objetos con TensorFlow

Opiniones del Curso de Detección y Segmentación de Objetos con TensorFlow

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.

  • 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/AR.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

  • Mauricio Combarizahttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Mauricio Combariza

    @mauriciocombariza·

    Excelente clase

  • Federico Ariashttps://static.platzi.com/media/flags/BO.png

    Federico Arias

    @f_ariassuarez·

    La parte de segmentacion es excelente!!

  • 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.

  • Brandon F Vargas Garciahttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

    Brandon F Vargas Garcia

    @200484·

    Esta ya muy desactualizado y no pude continuar porque Models esta diseñado para versiones demasiado antiguas de tf y solo se puede ejecutar los entrenamientos en local configurando entornos, pero yo no tengo un aparato tan potente por lo que nunca terminaria a menos de un notebook en la nube pero esto implica que por ejemplo colab arroja muchas incompatibilidades y no soporta tan bien las versiones anteriores ☹

  • Carlos Humberto Dimas Garcíahttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

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

    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.

  • 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.