Transfer Learning para clasificación de Videos
- Modalidad en línea - On demand
- Incluye certificado de finalización con identificador único.
- Asesoría mediante WhatsApp (directo con el instructor)
- Acceso permanente al contenido
Lo que Aprenderás
En este curso aprenderás a aplicar las redes neuronales convolucionales como extractores de características con los cuales obtendremos información importante proveniente de secuencias de imágenes que componen a los videos. Estas secuencias de características las utilizaremos para entrenar redes neuronales recurrentes que nos permitirán clasificarlas en acciones, por lo que lograremos obtener un modelo capaz de analizar videos y darnos como resultado el tipo de acción que se está realizando en dicho video por ejemplo, corriendo, volando, cayendo, bailando y hasta detección de actos violentos.
- Qué son las redes neuronales recurrentes?
- Creación de secuencias de datos
- Trabajo con celdas LSTM
- Modelo ResNet50 como extractor de características
- Clasificación de acciones violentas en videos
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
- Multiples piezas para practicar
- Python
- Listo, no requieres más material
Preguntas frecuentes
El acceso es permanente?
Incluye alguna constancia o diploma?
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.
Este curso va dirigido a
Miembros TIN que ya concluyeron su capacitación en Transfer Learning para clasificación de imágenes.
Currículum
- 4 Sections
- 21 Lessons
- Duración
- Introducción7
- 1.1Introducción2 Minutes
- 1.2Transfer Learning – Repaso parte 110 Minutes
- 1.3Instalación de Anaconda Navigator2 Minutes
- 1.4Preparación para trabajar con CUDA – Parte 1 (Solo equipos con graficas nvidia)30 Minutes
- 1.5Preparación para trabajar con CUDA – Parte 2 (Solo equipos con graficas nvidia)10 Minutes
- 1.6Instalación de librerías5 Minutes
- 1.7Extracción de características mediante modelos pre entrenados – Repaso 217 Minutes
- Introducción a las Redes neuronales recurrentes4
- Transfer Learning con Redes neuronales convolucionales + Long Short-Term Memory7
- 3.1Ruta a seguir4 Minutes
- 3.2Creación de nuestro extractor de características5 Minutes
- 3.3Carga del conjunto de datos36 Minutes
- 3.4Creación Y Entrenamiento del modelo LSTM16 Minutes
- 3.5Realización de predicciones20 Minutes
- 3.6ResNet 502 Minutes
- 3.7Extracción de características, entrenamiento y realización de predicciones ResNet507 Minutes
- Clasificar acciones violentas en videos - Practica3
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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