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La visión por computadora es un campo de la ciencia de la computación que se enfoca en permitir que las computadoras identifiquen y comprendan objetos y personas en imágenes y videos. Al igual que otros tipos de IA, la visión por computadora busca realizar y automatizar tareas que replican las capacidades humanas.

En este caso, la visión por computadora busca replicar tanto la forma en que los humanos ven como la forma en que los humanos dan sentido a lo que ven.

La gama de aplicaciones prácticas para la tecnología de visión por computadora la convierte en un componente central de muchas innovaciones y soluciones modernas. La visión por computadora se puede ejecutar en la nube o en las instalaciones.

Las aplicaciones de visión por computadora utilizan información de dispositivos de detección, inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo para replicar la forma en que funciona el sistema de visión humana.

Las aplicaciones de visión por computadora se ejecutan en algoritmos entrenados en cantidades masivas de datos o imágenes visuales en la nube. Reconocen patrones en estos datos visuales y usan esos patrones para determinar el contenido de otras imágenes.

Implementar la aplicación web Computer Vision Flask usando Python en CLOUD

Desarrolle e implemente una aplicación web de aprendizaje automático e impleméntela en la plataforma en la nube Python Anywhere usando Python, Flask, Skimage

¿Para quién es este curso?

  • Cualquiera que desee implementar una aplicación web de aprendizaje automático desde scrach
  • Cualquiera que desee implementar una aplicación web de clasificación de imágenes de un extremo a otro

Requisitos

  • Programación básica de Python
  • Comprensión de HTML, CSS, JS

Lo que aprenderás

  • Desarrollar e implementar una aplicación web de aprendizaje automático en Flask
  • Implementar Flask en Python en cualquier lugar
  • Procesamiento de imágenes con SKIMAGE
  • Extracción de características con HOG
  • Clasificación de imágenes múltiples
  • Clasificador SGD
  • Ajuste de hiperparámetros con modelo de canalización
  • Basestimator y Transformermixin
  • Matraz
  • HTML, CSS
  • implementación en la nube
  • Nube de Python Anywhere
  • Secuencias de comandos de Shell

Este curso se encuentra de manera gratuita gracias a un cupón que podrás encontrar aquí abajo.

Toma en cuenta que este tipo de cupones duran por muy poco tiempo.

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Si el cupón ya ha expirado podrás adquirir el curso con un gran descuento.

La fecha estimada de finalización del cupón es para el día 26 de junio, pero puede vencer en cualquier momento.

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