Visión artificial con Python
Aprende lo que es Computer Vision y a implementar algoritmos de Computer Vision en Python
Lo que serás capaz de hacer
* Este curso es parte del Data Science & AI Bootcamp de Datademia . Visita nuestra web para más información. Hola y bienvenido a este curso de Computer Vision. En este curso aprenderás los fundamentos de la visión artificial y cómo implementar algoritmos de computer vision en Python. Este curso es para personas que estén interesados a aprender técnicas de inteligencia artificial específicamente a cómo los ordenadores utilizan la visión artificial. Primero hablaremos de lo que es el Computer Vision. Luego nos pondremos manos a la obra en Python a implementar diferentes técnicas de forma práctica. Trabajaremos con el paquete OpenCV, el paquete de Python para visión artificial más utilizado. Conectaremos a la webcam y aprenderemos sobre la detección de objetos, aprenderemos sobre el Deep Learning y como crear redes neuronales convolucionales y implementaremos varios algoritmos de computer vision. Al final del curso te tocará implementar el famoso algoritmo YOLO para detectar objetos en un video. Mi nombre es Sebastian, y llevo más de 10 años trabajando en el mundo de los datos. En Datademia trabajamos para crear el mejor contenido de datos en español, incluyendo el análisis de datos, la ciencia de datos, la ingeniería de datos y la inteligencia artificial. Nuestro objetivo es transformarte en un experto en datos, aprendiendo desde cualquier parte del mundo y a tu ritmo. Te invito a que veas la presentación del curso y algunas de las clases gratuitas. Cualquier duda que tengas nos puedes contactar a través de nuestras redes sociales o a través de la plataforma. ¡Nos vemos en el curso!
- Aprenderán lo que es la visión por ordenador
- A trabajar con OpenCV, el paquete de Computer Vision más utilizado
- Tecnicas varias de Computer Vision
- Deep Learning, Redes Neuronales y Redes Neuronales Convolucionales
- Detección de objetos
Temario
UNIDAD 1 - Introducción al curso · 3 leccionesUNIDAD 1 - Introducción al curso
UNIDAD 1 - Introducción al curso
- Presentación del curso
- Archivos del curso
- ¿Qué es Computer Vision?
UNIDAD 2 - Instalación y preparación del entorno · 3 leccionesUNIDAD 2 - Instalación y preparación del entorno
UNIDAD 2 - Instalación y preparación del entorno
- ¿Qué es un Jupyter Notebook?
- Entorno offline - Instalación Anaconda y Jupyter Notebooks
- Entorno online - Google Colab
UNIDAD 3 - Imágenes y NumPy · 3 leccionesUNIDAD 3 - Imágenes y NumPy
UNIDAD 3 - Imágenes y NumPy
- ¿Qué es una imágen?
- Repaso de Numpy
- Imágenes y NumPy
UNIDAD 4 - OpenCV · 7 leccionesUNIDAD 4 - OpenCV
UNIDAD 4 - OpenCV
- ¿Qué es OpenCV?
- Imágenes en el notebook con OpenCV
- Imágenes en OpenCV
- Dibujando en las imagenes
- Dibujando en las imagenes con raton - Parte 1
- Dibujando en las imagenes con raton - Parte 2
- Dibujando en las imagenes con raton - Parte 3
UNIDAD 5 - Procesamiento de imágenes · 7 leccionesUNIDAD 5 - Procesamiento de imágenes
UNIDAD 5 - Procesamiento de imágenes
- Modelo de colores
- Umbralización de imagen (threshold)
- ¿Qué es un Kernel en Computer Vision?
- Desenfoque (Blur)
- Operadores morfológicos
- Gradiente de imagen
- Histogramas
UNIDAD 6 - Video con Python y OpenCV · 2 leccionesUNIDAD 6 - Video con Python y OpenCV
UNIDAD 6 - Video con Python y OpenCV
- Conectando la camara
- Dibujando en la cámara
UNIDAD 7 - Detección de objetos · 11 leccionesUNIDAD 7 - Detección de objetos
UNIDAD 7 - Detección de objetos
- Introducción a la detección de objetos
- Coincidencia de plantillas (Template Matching)
- Detección de esquinas (Corner Detection)
- Detección de esquinas (Corner Detection) - Parte 2
- Detección de bordes (Edge Detection)
- Detección de cuadrículas (Grid Detection)
- Detección de contornos (Contour Detection)
- ¿Qué es el algoritmo de Watershed?
- Semillas personalizadas con el algoritmo WaterShed
- Introducción a la detección de caras
- Detección de caras con OpenCV
UNIDAD 8 - Seguimiento de objetos · 6 leccionesUNIDAD 8 - Seguimiento de objetos
UNIDAD 8 - Seguimiento de objetos
- Introducción al seguimiento de objetos
- MeanShift y CamShift - Teoría
- MeanShift y CamShift en OpenCV - Parte 1
- MeanShift y CamShift en OpenCV - Parte 2
- Métodos API de Seguimiento
- Métodos API de Seguimiento con OpenCV
UNIDAD 9 - Machine Learning y Deep Learning para Computer Vision · 18 leccionesUNIDAD 9 - Machine Learning y Deep Learning para Computer Vision
UNIDAD 9 - Machine Learning y Deep Learning para Computer Vision
- ¿Qué es Machine Learning?
- Proceso de Aprendizaje Supervisado
- Evaluación del modelo
- Matriz de confusión
- Clasificación - Métricas de evaluación
- Ejemplo teórico
- Regresión - Métricas de evaluación
- ¿Qué es Deep Learning?
- Modelo Perceptrón
- Redes Neuronales
- Funciones de Activación
- Funciones de Activación de Clases Múltiples
- Funciones de Coste y Gradiente Descendiente
- Empezando con Keras - Parte 1
- Empezando con Keras - Parte 2
- Dataset de MNIST
- Redes neuronales convolucionales
- CNN con Keras y MINST
UNIDAD 10 - YOLO · 2 leccionesUNIDAD 10 - YOLO
UNIDAD 10 - YOLO
- Introducción a YOLO
- YOLO con Python
UNIDAD 11 - Proyecto Final · 2 leccionesUNIDAD 11 - Proyecto Final
UNIDAD 11 - Proyecto Final
- Introducción al proyecto final
- Ejemplo del proyecto final
Tu certificado lo emite la SEP, no solo una plataforma
Al demostrar la competencia recibes un certificado emitido por la Secretaría de Educación Pública a través del Gobierno del Estado de México: un documento oficial que puedes presentar con confianza ante cualquier empleador o institución.
Tu certificado con INEC
- Lo emite la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México
- Documento oficial con folio verificable en línea
- Lo otorga la Universidad Tecnológica Fidel Velázquez
Otras plataformas en línea
- Constancia privada emitida por la misma plataforma
- Solo acredita horas cursadas o asistencia
- Sin respaldo de una autoridad educativa
Tu itinerario, de la inscripción al certificado
- 1
Inscripción con pago único
Pagas $2,800 MXN una sola vez y entras de inmediato al curso.
- 2
Estudias a tu ritmo
11 unidades con videos, lecturas y actividades, disponibles 24/7 durante 12 meses.
- 3
Cuestionarios por unidad
Cuestionarios para comprobar lo aprendido.
- 4
Certificado
Emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.
Un certificado oficial de la SEP
Muestra · verificable por folio y QR
- Emitido por la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México. No es una constancia privada: es un documento oficial, y ese respaldo marca la diferencia frente a otras plataformas en línea.
- Contenido impartido por Sebastian Tunnell.
- Folio y QR verificables para compartirlo con quien te contrate.
Empieza hoy, a tu ritmo
Un solo pago y acceso inmediato al curso completo durante 12 meses.
- 11 unidades · 64 lecciones · 55 h
- 12 meses de acceso
- Certificado emitido por la SEP (Gob. del Estado de México) con folio verificable
Sobre tu inscripción
¿Cómo es el pago?
Un solo pago de $2,800 MXN. No hay mensualidades ni cargos recurrentes.
¿Cuánto tiempo tengo acceso?
12 meses desde tu inscripción, 24/7, para avanzar a tu ritmo.
¿Quién imparte el contenido?
El curso es impartido por Sebastian Tunnell; INEC gestiona tu inscripción, evaluación y certificado.
¿Qué pasa cuando vence mi acceso?
Puedes renovar tu cuenta tú mismo desde la plataforma, sin trámites ni esperas.
