Los ordenadores estos años atrás, hacían muy buen trabajo para hacer cuentas sumamente rápidas, pero fallaban estrepitosamente a la hora de razonar los datos visuales.

Al cabo de los años, muchos científicos e ingenieros han trabajado el aspecto de conseguir que los ordenadores sean capaces de razonar mejor. Haciendo que a partir de los datos proporcionados por imagenes, perciban lo mismo que los humanos perciben de manera natural. 

La generación de datos de imágenes aumenta a una velocidad de petabytes por minuto y los humanos no pueden procesarlos todos. Por lo tanto, la visión por computadora debería ser un impulsor crucial de la tecnología inteligente en los próximos años.

La visión por computadora se ha vuelto omnipresente en nuestra sociedad, con aplicaciones de búsqueda, medicina, comprensión de imágenes, aplicaciones, mapas, drones y autos sin conductor. El core de muchas de estas aplicaciones son las tareas de reconocimiento visual, como la clasificación, localización y detección de imágenes. 

La visión por computadora, un subdominio de la inteligencia artificial

La visión computacional es una de las  habilidades más demandadas  para los trabajos, según LinkedIn. Cada año, miles de científicos contribuyen a él, y ha habido un aumento exponencial  en el  trabajo de investigación durante la última década. La tecnología de visión por computadora también debería impulsar algunas de las innovaciones más interesantes del siglo XXI, como los vehículos autónomos, el diagnóstico por imágenes médicas y las aplicaciones militares.

Por lo tanto, es una excelente perspectiva para cualquiera que busque una carrera bien remunerada en un campo emocionante y de vanguardia. Dada la gran cantidad de educación disponible en línea, no necesariamente necesita una educación on site para aprender visión por computadora. Puedes iniciarte hoy mismo con los mejores cursos en línea para alcanzar a comprender la visión artificial e incluso llegar adquirir lasprimeras pinceladas antes de arrancar con el siguiente nivel. Una carrera universitaria o un master.

Estos cursos de visión artificial están enfocados a un público variado. Tal vez desees aprender a diseñar y codificar algoritmos de IA. Tal vez quieras jugar con las herramientas y los marcos disponibles, o tal vez necesites comprender el lado comercial de la visión por computadora en su empresa. Cualesquiera que sean sus objetivos, es probable que encuentres algo que amplíe tus horizontes.

Los dos primeros cursos que hemos seleccionado son GRATIS:

1. Redes neuronales convolucionales para el reconocimiento visual

Stanford ofrece un curso llamado «Redes neuronales convolucionales para el reconocimiento visual» que profundiza en los detalles de las arquitecturas de aprendizaje profundo centradas en el aprendizaje de modelos de extremo a extremo para estas tareas, en particular la clasificación de imágenes por el Laboratorio de Visión de la escuela bajo la supervisión. de Fei Fei Li. 

Durante las 10 semanas, los estudiantes aprenden a implementar, entrenar y depurar sus propias redes neuronales y obtener una comprensión detallada de la investigación de vanguardia en visión por computadora. Se enfoca en enseñar cómo configurar el problema del reconocimiento de imágenes, los algoritmos de aprendizaje (p. Ej., Retropropagación), trucos prácticos de ingeniería para la capacitación y el ajuste de las redes, y guía a los estudiantes a través de tareas prácticas y un proyecto final.

Modo de curso: en línea y a su propio ritmo

Duración: 10 semanas

Certificación: no proporcionada

Precio: Gratis

2. Introducción a la visión por computadora de Georgia Tech

También hay cursos pensados ​​para los amantes de las matemáticas y la teoría. Por ejemplo, la institución de investigación en visión por computadora de renombre mundial Georgia Tech ofrece un curso de «Introducción a la visión por computadora» que está menos enfocado en el aspecto de aprendizaje automático del CV. El programa evita el uso de API de alto nivel y, en cambio, enseña primitivas de bajo nivel para analizar la imagen y extraer información estructural. Se centra en gran medida en los fundamentos de la visión por computadora con las matemáticas subyacentes detrás, junto con algunas aplicaciones como la recuperación de profundidad del estéreo, la calibración de la cámara, la estabilización de imagen, la alineación automática, el seguimiento y el reconocimiento de acciones.

Modo de curso: en línea y a su propio ritmo

Duración: Aprox. 4 meses

Certificación: no incluida

Precio: Gratis

3. Computer Vision I de OpenCV

Hay cursos de nivel elemental dirigidos a cualquiera que quiera jugar con los aspectos prácticos que se utilizan en la creación de aplicaciones de visión por computadora y para qué se puede usar sin involucrarse en las matemáticas y las estadísticas subyacentes. Por ejemplo, Computer Vision I de OpenCVEnseña conceptos fundamentales de visión por computadora, como operaciones de imágenes, procesamiento de imágenes y videos, aprendizaje profundo y más utilizando el kit de herramientas OpenCV. Puede ayudarlo a mejorar su comprensión práctica con una explicación en profundidad de muestras de código primitivo, y también cubre una amplia gama de sistemas del mundo real, como escáner de documentos, estimación de publicaciones humanas, aplicación de selfies y detección de rostros, por nombrar un pocos. También puede aprender cómo abordar casi cualquier tarea de visión por computadora utilizando el marco OpenCV. Tiene una colección de métodos de procesamiento de imágenes y videos.

Modo de curso: en línea y a su propio ritmo

Duración: 6 meses de acceso después de la compra

Certificación: proporcionada

Precio: ~ 249 USD (disponible a un precio más bajo si se compra un paquete de cursos)

4. Computer Vision II de OpenCV

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Otros cursos pueden ayudarlo a poner las cosas en marcha y resolver un problema sin sumergirse en la teoría. Computer Vision II de OpenCV cubre un robusto algoritmo de detección de objetos en tiempo real «Yolo» como un caso de estudio y cómo implementar filtros de Snapchat. Si le interesa la creación rápida de prototipos, merece la pena. Debe obtener una comprensión empírica considerable de la creación de aplicaciones del mundo real utilizando las técnicas aprendidas en la primera parte. A diferencia del programa anterior, el aprendizaje profundo será el enfoque principal. En consecuencia, enseña cómo implementar una aplicación de visión por computadora en la web utilizando los servicios de AWS.

Modo de curso: en línea y a su propio ritmo

Duración: 6 meses de acceso después de la compra

Certificación: proporcionada

Precio: ~ 299 USD (disponible a un precio más bajo si se compra un paquete de cursos)

5. Aprendizaje profundo: Visión por computadora avanzada

Algunos cursos, como uno de Udemy titulado «Aprendizaje profundo: Visión por computadora avanzada«, se lanzan directamente al desarrollo de modelos de visión por computadora conocidos utilizando redes neuronales artificiales utilizando API. Estos son perfectos para aquellos que tienen una experiencia decente en programación de Python y un buen conocimiento de la visión por computadora y los fundamentos del aprendizaje profundo. No hay restricciones matemáticas involucradas. Aprenderá conceptos avanzados en aprendizaje profundo, como redes generativas adversarias (GAN) y detectores de objetos en tiempo real, como detector de disparo único (SSD). También aplicará el aprendizaje por transferencia y comprenderá las arquitecturas CNN de última generación, como ResNet, Inception, VGG, etc. El enfoque está en cómo usar API de alto nivel para construir sistemas de IA del mundo real.

Modo de curso: en línea y a su propio ritmo

Duración: 10 horas a pedido (acceso de por vida después de la compra)

Certificación: proporcionada

Precio: ~ 200 AUD (en el momento de escribir este artículo)

Recuerda que estos cursos de visión artificial son una selección de los cursos que según nuestra experiencia, podemos recomendar. Para cualquier duda, ponte en contacto con notros!

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