Detección de objetos con YOLO V8
- Modalidad en línea - On demand
- Incluye constancia DC-3 expedida por agente capacitador autorizado por la Secretaría de Trabajo y Previsión Social (Aplicable solo para México) 📜
- Asesoría mediante WhatsApp (directo con el instructor)
- Acceso permanente al contenido
Lo que Aprenderás
Este curso te proporcionará las habilidades necesarias para desarrollar herramientas de visión artificial capaces de utilizar modelos de IA especializados en la detección de objetos. Esto mejora grandemente la precisión en conteo, detección de defectos y piezas en entornos complejos o cambiantes.
- Preparación del entorno virtual
- Instalación de cada librería necesaria
- Inferencia utilizando modelos pre entrenados
- Creación de conjuntos de datos personalizados
- Entrenamiento de modelos para la detección de objetos
- Interpretación de las métricas durante el entrenamiento
- Condicionamiento de la detección
- Contabilización de objetos en área general
- Contabilización de objetos por tipo
- Contabilización de objetos por zona
- Contabilización de objetos salientes y entrantes
- Seguimiento de objetos
- Realización de retos prácticos
Material y equipo necesario
- Laptop o computadora de escritorio con Core i3 o superior, 16GB RAM (mínimo), gráfica NVIDIA serie RTX o con soporte para CUDA, Sistema Windows
- Webcam, puede ser sencilla
- Multiples piezas para practicar
- Python 3.9
- Listo, no requieres más material
Preguntas frecuentes
El acceso es permanente?
Incluye alguna constancia o diploma?
Es correcto, al finalizar el curso podrás acceder a tu certificado de finalización con identificador único. Además, si laboras en México podrás solicitar tu constancia de competencias laborales DC-3.
Es un curso pregrabado, ¿Qué pasa si tengo dudas?
Puedes contactar al instructor en todo momento mediante WhatsApp, o consultar en el grupo exclusivo de estudiantes. Normalmente demoramos un par de minutos en ver tu mensaje.
¿Requiero 100% la tarjeta con soporte CUDA?
Para seguir el curso al pie de la letra, si. Esto es debido a que trabajamos directamente sobre una PC para que el desarrollo sea extremadamente similar a como lo realizaría en un entorno real. Si bien puede realizar el curso sobre COLAB para evitar la compra de una tarjeta con soporte CUDA, COLAB no se encuentra incluido como tema dentro del curso.
La tarjeta gráfica con soporte CUDA ayuda a acelerar el entrenamiento de los modelos realizados, de otra manera cada entrenamiento puede durar desde un par de horas hasta días.
- Laptop o computadora de escritorio
- Webcam
- Conexión a internet
Currículum
- 5 Sections
- 30 Lessons
- Duración
- Introducción4
- Preparación del entorno virtual7
- 2.1Instalación de Anaconda Navigator10 Minutes
- 2.2Creación del entorno Virtual10 Minutes
- 2.3Preparación para CUDA – Parte 1 (Solo equipos con graficas nvidia)30 Minutes
- 2.4Preparación para CUDA – Parte 2 (Solo equipos con graficas nvidia)10 Minutes
- 2.5Instalación PyTorch5 Minutes
- 2.6Instalación de YOLO V85 Minutes
- 2.7Solución al error de Numpy1 Minutes
- Trabajando con YOLO V84
- Entrenamiento personalizado con Transfer Learning9
- 4.1Configuración de las rutas5 Minutes
- 4.2¿Qué es Roboflow?3 Minutes
- 4.3Captura de imágenes8 Minutes
- 4.4Realización del etiquetado y conjunto de datos18 Minutes
- 4.5Métricas que veremos durante el entrenamiento4 Minutes
- 4.6Precision & Recall15 Minutes
- 4.7Entrenamiento18 Minutes
- 4.8Inferencia con el modelo custom6 Minutes
- 4.9Reto 2
- Contabilización de objetos6
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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