Visión por Computadora con Google Colab y TensorFlow
La visión por computadora es un campo de rápida evolución dentro de la inteligencia artificial, y TensorFlow es una de las herramientas más potentes disponibles para la construcción y despliegue de modelos de visión. Este curso introduce a los participantes en técnicas avanzadas de visión por computadora utilizando TensorFlow y Google Colab, cubriendo áreas esenciales como las redes neuronales convolucionales (CNN) y técnicas de procesamiento de imágenes.
Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen profundizar en su comprensión de la visión por computadora y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar modelos de visión sofisticados utilizando Google Colab.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNN) utilizando TensorFlow.
- Aprovechar Google Colab para un desarrollo de modelos en la nube escalable y eficiente.
- Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión por computadora.
- Desplegar modelos de visión por computadora para aplicaciones del mundo real.
- Utilizar el aprendizaje por transferencia para mejorar el rendimiento de los modelos CNN.
- Visualizar e interpretar los resultados de modelos de clasificación de imágenes.
Formato del Curso
- Charla interactiva y discusión.
- Abundantes ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
Temario del curso
Introducción a la Visión por Computadora
- Resumen de las aplicaciones de la visión por computadora
- Comprensión de los datos de imagen y formatos
- Desafíos en las tareas de visión por computadora
Introducción a las Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
- ¿Qué son las CNN?
- Arquitectura de las CNN: capas convolucionales, remuestreo (pooling) y capas totalmente conectadas
- Cómo se utilizan las CNN en la visión por computadora
Práctica con TensorFlow y Google Colab
- Configuración del entorno en Google Colab
- Uso de TensorFlow para la construcción de modelos
- Construcción de un modelo CNN sencillo en TensorFlow
Técnicas Avanzadas de CNN
- Aprendizaje por transferencia para CNN
- Ajuste fino (fine-tuning) de modelos preentrenados
- Técnicas de aumento de datos para mejorar el rendimiento
Preprocesamiento y Aumento de Imágenes
- Técnicas de preprocesamiento de imágenes (escalado, normalización, etc.)
- Aumento de datos de imagen para un mejor entrenamiento del modelo
- Utilización del pipeline de datos de imagen de TensorFlow
Construcción y Despliegue de Modelos de Visión por Computadora
- Entrenamiento de CNN para clasificación de imágenes
- Evaluación y validación del rendimiento del modelo
- Despliegue de modelos en entornos de producción
Aplicaciones del Mundo Real de la Visión por Computadora
- Visión por computadora en salud, comercio minorista y seguridad
- Detección y reconocimiento de objetos impulsados por IA
- Uso de CNN para el reconocimiento de rostros y gestos
Requerimientos
- Experiencia en programación con Python
- Comprensión de los conceptos de aprendizaje profundo
- Conocimientos básicos de las redes neuronales convolucionales (CNN)
Público Objetivo
- Científicos de datos
- Practicantes de IA
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Generar informes de inspección y optimizar el rendimiento del sistema.
