Visión por computador con Google Colab y TensorFlow
La visión por computador es un campo en rápida evolución dentro de la inteligencia artificial, y TensorFlow es una de las herramientas más potentes disponibles para construir e implementar modelos de visión. Este curso introduce a los participantes en técnicas avanzadas de visión por computador utilizando TensorFlow y Google Colab, cubriendo áreas esenciales como las redes neuronales convolucionales (CNN) y las técnicas de procesamiento de imágenes.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean profundizar en su comprensión de la visión por computador y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar modelos de visión sofisticados utilizando Google Colab.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNN) utilizando TensorFlow.
- Aprovechar Google Colab para un desarrollo de modelos basado en la nube escalable y eficiente.
- Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión por computador.
- Implementar modelos de visión por computador para aplicaciones del mundo real.
- Utilizar el aprendizaje por transferencia para mejorar el rendimiento de los modelos CNN.
- Visualizar e interpretar los resultados de los modelos de clasificación de imágenes.
Formato del curso
- Cátedra interactiva y discusión.
- Gran cantidad de ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar la gestión.
Temario del curso
Introducción a la visión por computador
- Resumen de aplicaciones de la visión por computador
- Comprensión de los datos de imagen y formatos
- Desafíos en las tareas de visión por computador
Introducción a las redes neuronales convolucionales (CNN)
- ¿Qué son las CNN?
- Arquitectura de las CNN: capas convolucionales, agrupación (pooling) y capas completamente conectadas
- Cómo se utilizan las CNN en la visión por computador
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 simple 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
- Uso de la canalización de datos de imagen de TensorFlow
Construcción e implementación de modelos de visión por computador
- Entrenamiento de CNN para clasificación de imágenes
- Evaluación y validación del rendimiento del modelo
- Implementación de modelos en entornos de producción
Aplicaciones del mundo real de la visión por computador
- Visión por computador en atención sanitaria, comercio minorista y seguridad
- Detección y reconocimiento de objetos impulsados por IA
- Uso de CNN para el reconocimiento facial y de 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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- Adquirir y preprocesar imágenes de alta calidad para su análisis.
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- Generar informes de inspección y optimizar el rendimiento del sistema.
