Hoy en día podemos encontrar fotos y videos en todas partes. Los sitios para compartir videos y las redes sociales tienen miles de millones de dólares. Casi todos los teléfonos celulares y computadoras tienen cámaras integradas.
Los dispositivos de las personas suelen contener gigabytes de fotos y videos. La programación de computadoras y el desarrollo de algoritmos para comprender lo que hay en estas fotos y videos es el campo de la investigación de la visión por computadora.
La visión artificial implica la extracción automática de información de las imágenes. Con información, podemos comprender casi todo, desde modelos 3D, posiciones de cámara, reconocimiento de objetos y agrupación y búsqueda de contenido.
También puede incluir distorsión de imagen, distorsión y realidad aumentada. Muchas veces la visión por computadora intenta imitar la visión humana, pero a veces puede ser necesario un enfoque geométrico o más estadístico para resolver el problema.
La visión artificial implica una combinación de programación, modelado y matemáticas, lo que la convierte en un campo de estudio extremadamente atractivo.
Visión artificial con aprendizaje automático integrado
La visión por computadora (CV) es un campo de estudio fascinante que intenta automatizar el proceso de asignación de significado a imágenes o videos digitales.
En otras palabras, ¡estamos ayudando a las computadoras a ver y comprender el mundo que nos rodea! Se pueden usar varios algoritmos y técnicas de aprendizaje automático (ML) para realizar tareas CV y, a medida que ML se vuelve más rápido y eficiente, podemos implementar estas técnicas en sistemas integrados.
Ofrecido en asociación con Edge Impulse, OpenMV, Seeed Studio y TinyML Foundation, este curso le enseñará cómo usar redes neuronales de aprendizaje profundo para clasificar imágenes y detectar objetos en imágenes y videos.
Tendrá la oportunidad de implementar estos modelos de aprendizaje automático en sistemas integrados conocidos como Aprendizaje automático integrado o TinyML. Se recomienda el conocimiento del lenguaje de programación Python y conceptos básicos de ML como redes neuronales, entrenamiento, inferencia y estimación para comprender algunos temas y completar proyectos.
Los exámenes y proyectos también requieren matemáticas (lectura de gráficos, aritmética, álgebra). Si aún no lo ha hecho, le recomendamos que realice el curso «Introducción al aprendizaje automático integrado».
Este curso cubre los conceptos y el vocabulario necesarios para comprender cómo funcionan las redes neuronales convolucionales (CNN) y describe cómo usarlas para la clasificación de imágenes y la detección de objetos. Los proyectos prácticos le permitirán entrenar sus propias CNN e implementarlas en microcontroladores y/o computadoras de placa única.
Curso ofrecido por Edge impulse
Edge Impulse es la plataforma de desarrollo líder para el aprendizaje automático en dispositivos perimetrales, gratuita para los desarrolladores y confiable para las empresas. Fundada en 2019 por Zach Shelby y Jan Jongboom, tiene la misión de permitir a los desarrolladores crear la próxima generación de dispositivos inteligentes.
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¿Cómo obtengo el curso?
Este curso es ofrecido desde la plataforma de Coursera, es un curso que puedes obtener de manera gratuita bajo ciertas condiciones.
La primera opción es elegir la opción de “Curso gratuito sin certificado”, de esta manera podrás acceder al contenido del curso y finalizarlo, pero no podrás obtener un certificado de finalización avalado por la plataforma.
La segunda opción es elegir “auditar curso”, con esta opción podrás acceder al contenido de video del curso, pero no podrás realizar los exámenes ni obtener el certificado de finalización. Si no ves la opción de auditar curso, debes verificar en la parte de abajo usando el scroll (en forma de link).
Las opciones varían dependiendo el curso, pero con cualquiera de las dos podrás acceder gratuitamente al contenido.
Por si fuera poco, algunos cursos tienen la opción de ayuda económica, con los cuales puedes solicitar dicho apoyo y ser acreedor de un curso de pago.
Para obtener el curso de manera gratuita da clic en el siguiente botón:
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