Visión por Computadora con Google Colab y TensorFlow
La visión por computadora 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 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 dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada 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 el desarrollo de modelos basado en la nube de forma escalable y eficiente.
- Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión por computadora.
- Implementar modelos de visión por computadora para aplicaciones del mundo real.
- Utilizar el aprendizaje por transferencia (transfer learning) para mejorar el rendimiento de los modelos CNN.
- Visualizar e interpretar los resultados de los modelos de clasificación de imágenes.
Formato del Curso
- Clases interactivas 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 la agenda.
Temario del curso
Introducción a la Visión por Computadora
- Vista general de las aplicaciones de la visión por computadora
- Comprensión de los datos de imágenes 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, 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 simple en TensorFlow
Técnicas Avanzadas de CNN
- Aprendizaje por transferencia (transfer learning) para CNN
- Ajuste fino (fine-tuning) de modelos preentrenados
- Técnicas de aumentación de datos para mejorar el rendimiento
Preprocesamiento y Aumentación de Imágenes
- Técnicas de preprocesamiento de imágenes (escalado, normalización, etc.)
- Aumentación de datos de imágenes para un mejor entrenamiento del modelo
- Uso de la pipeline de datos de imágenes de TensorFlow
Construcción e Implementación de Modelos de Visión por Computadora
- 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 Computadora
- Visión por computadora en salud, retail y seguridad
- Detección y reconocimiento de objetos impulsados por IA
- Uso de CNN para reconocimiento de rostros y gestos
Requerimientos
- Experiencia en programación con Python
- Comprensión de conceptos de aprendizaje profundo
- Conocimientos básicos de las redes neuronales convolucionales (CNN)
Público Objetivo
- Científicos de datos
- Profesionales de la IA
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Comprender los fundamentos del análisis de series temporales.
- Utilizar Google Colab para trabajar con datos de series temporales.
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- Visualizar datos de series temporales y los resultados del pronóstico.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar e implementar inspecciones automatizadas utilizando Vision Builder AI.
- Adquirir y preprocesar imágenes de alta calidad para su análisis.
- Implementar decisiones basadas en lógica para la detección de defectos y la validación del proceso.
- Generar informes de inspección y optimizar el rendimiento del sistema.
