Detección de Anomalías con Python – Modelo OneClass

Descripción del curso:

Este curso de nivel intermedio-avanzado está diseñado para profesionales con experiencia previa en redes neuronales que desean implementar un sistema práctico y funcional para la detección de anomalías visuales en imágenes.

A lo largo del curso, desarrollarás un modelo de inteligencia artificial capaz de identificar y localizar regiones defectuosas, generando mapas de calor que permiten visualizar con claridad las áreas anómalas. Aprenderás a entrenar y utilizar el modelo con imágenes reales, y a visualizar los resultados de forma interpretativa y profesional.

Una de las principales ventajas de este enfoque es que el modelo solo necesita imágenes OK (de piezas buenas) para ser entrenado, sin requerir ejemplos de fallas o defectos. Esto permite implementar sistemas de inspección incluso cuando no se dispone de muestras defectuosas, reduce el tiempo de preparación de datos y facilita el escalado a nuevos productos o líneas de producción.

Ideal para ingenieros, desarrolladores y técnicos que buscan aplicar visión por computadora en entornos industriales con un enfoque práctico y eficiente.

Datos del curso:

✅Modalidad en línea – On demand 👨‍💻

✅Asesoría via WhatsApp 👨‍🏫

✅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.