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La visión por computadora aprovecha la inteligencia artificial (IA) para permitir que las computadoras obtengan datos significativos a partir de entradas visuales, como fotos y videos. 

Los conocimientos obtenidos de la visión por computadora se utilizan luego para tomar acciones automatizadas. Al igual que la IA les da a las computadoras la capacidad de ‘pensar’, la visión por computadora les permite ‘ver’.

Visión humana frente a visión artificial
Visión humana versus visión artificial
Fuente: Manning

Como humanos, generalmente pasamos nuestras vidas observando nuestro entorno utilizando los nervios ópticos, las retinas y la corteza visual. Obtenemos contexto para diferenciar entre objetos, medir su distancia de nosotros y otros objetos, calcular su velocidad de movimiento y detectar errores. 

De manera similar, la visión por computadora permite que las máquinas impulsadas por IA se entrenen para llevar a cabo estos mismos procesos. Estas máquinas utilizan una combinación de cámaras, algoritmos y datos para hacerlo.

Sin embargo, a diferencia de los humanos, las computadoras no se cansan. Puede entrenar máquinas con tecnología de visión por computadora para analizar miles de activos o productos de producción en minutos. Esto permite que las plantas de producción automaticen la detección de defectos imperceptibles para el ojo humano.

La visión por computadora necesita una gran base de datos para ser realmente efectiva. Esto se debe a que estas soluciones analizan la información repetidamente hasta que obtienen todos los conocimientos posibles necesarios para la tarea asignada. Por ejemplo, una computadora entrenada para reconocer cultivos saludables necesitaría ‘ver’ miles de entradas de referencia visual de cultivos, tierras de cultivo, animales y otros objetos relacionados. 

Solo entonces reconocería efectivamente diferentes tipos de cultivos saludables, los diferenciaría de los cultivos no saludables, mediría la calidad de las tierras de cultivo, detectaría plagas y otros animales entre los cultivos, etc.


Te puede interesar también:

Curso de 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.

Este curso, ofrecido por una asociación entre Edge Impulse, OpenMV, Seeed Studio y TinyML Foundation, le permitirá comprender cómo se puede usar el aprendizaje profundo con redes neuronales para clasificar imágenes y detectar objetos en imágenes y videos.

Tendrá la oportunidad de implementar estos modelos de aprendizaje automático en sistemas integrados, lo que se conoce como aprendizaje automático integrado o TinyML.

Curso ofrecido por Impulso Edge

Edge Impulse es la plataforma de desarrollo líder para el aprendizaje automático en dispositivos perimetrales, gratuita para los desarrolladores y confiable para las empresas. 

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Fundada en 2019 por Zach Shelby y Jan Jongboom, tenemos la misión de permitir a los desarrolladores crear la próxima generación de dispositivos inteligentes. Creemos que el aprendizaje automático puede permitir un cambio positivo en la sociedad y estamos dedicados a respaldar las aplicaciones para siempre.

¿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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