Transfer Learning para clasificación de imágenes
Datos del curso:
✅Modalidad en línea – On demand 👨💻
✅Asesoría via WhatsApp 👨🏫
✅Incluye constancia DC-3 expedida por agente capacitador autorizado por la Secretaría de Trabajo y Previsión Social(Aplicable solo para México)📜
✅Acceso permanente al contenido
✅Desarrollado sobre Windows
Requisitos de cómputo y material:
✅Procesador Core i3 o superior (o su equivalente en AMD)
✅8 GB de memoria RAM – Mínimo
✅Tarjeta gráfica NVIDIA serie RTX o con soporte para CUDA (Opcional para acelerar el entrenamiento de los modelos)
✅Webcam – Puede ser sencilla
✅No requieres cámaras de grado industrial, licencias o software costoso.
¿Cómo podemos ayudarte con este curso?
El Deep Learning está teniendo una aceptación tremenda en la industria, desde robots colaborativos potenciados con IA, hasta sistemas de inspección de piezas con toma inteligente de decisiones.
En este curso te guiaremos paso a paso en la realización de software de visión artificial potenciado con IA, y no solo eso, te mostraremos una técnica que te permitirá entrenar tus modelos de IA en cuestión de minutos y no en largas horas. En pocas palabras, obtendrás algoritmos dignos de darle competencia a cualquier software de inspección con IA.
Aplicaciones a desarrollar:
Currículum
- 10 Sections
- 53 Lessons
- Duración
- Atención1
- Introducción8
- 2.1Bienvenida5 Minutes
- 2.2Instalar distribución Anaconda2 Minutes
- 2.3Preparación para trabajar con CUDA – Parte 1 (Solo equipos con graficas nvidia)30 Minutes
- 2.4Preparación para trabajar con CUDA – Parte 2 (Solo equipos con graficas nvidia)10 Minutes
- 2.5Instalar librerías5 Minutes
- 2.6Cargando el modelo11 Minutes
- 2.7Preprocesamiento de la imagen de entrada6 Minutes
- 2.8Mis primeras predicciones con un modelo pre entrenado15 Minutes
- Transferencia de aprendizaje - Extracción de características7
- 3.1Extracción de características3 Minutes
- 3.2Modificando el modelo VGG1614 Minutes
- 3.3Configurando el proceso de entrenamiento6 Minutes
- 3.4Entrenando nuestro primer clasificador23 Minutes
- 3.5Realizando predicciones con mi primer clasificador21 Minutes
- 3.6Entrenamiento de un conjunto más grande17 Minutes
- 3.7Entrenamiento del conjunto Transistor12 Minutes
- Transferencia de aprendizaje - Ajuste fino3
- Utilizando una Webcam - Inferencia en el mundo real3
- Aumentación de datos4
- Reconstrucción de imágenes6
- Mapas de calor de activaciones de clase8
- 8.1Introducción2 Minutes
- 8.2Crear modelos para la obtención de mapas de calor de las activaciones16 Minutes
- 8.3Cálculo de gradientes20 Minutes
- 8.4Visualizando nuestro mapa de calor19 Minutes
- 8.5Dibujar cuadro delimitador16 Minutes
- 8.6Mejorando el modelo para obtener un mejor mapa de calor31 Minutes
- 8.7Detección de tumores6 Minutes
- 8.8Detección de anomalías en baldosa3 Minutes
- Bonus 1 - Detección de objetos con YOLO V8(Ejecución)5
- Bonus 2 - Conecta tu software de Visión Artificial a un PLC LOGO8
Soy un apasionado por la innovación tecnológica, el desarrollo y el emprendimiento. Durante mi educación superior me enfoqué en la programación de software para visión artificial e inteligencia artificial. Poco después al graduarme tuve la oportunidad de aplicar estos conocimientos en el desarrollo de soluciones para empresas como General Motors, Ford, Harley-Davidson, Mack, Tesla y unas cuantas empresas más del ramo automotriz.
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