Computer visión - Machine Learning
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Información
5.0
( 1 Valoraciones )
723 Estudiantes
Ultima actualización: 20 noviembre 2024
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Curso de nivel avanzado
27clases
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05 horas de videoclases online
Acerca del Curso
Introducción a Machine Learning aplicado a la Visión Computacional. Empezaré desde la teoría básica de Machine Learning, Python y Visión Computacional hasta la implementación de modelos de Clasificacion y Deteccion de Objetos, desarrollando los conceptos teóricos e prácticos usando los frameworks dlib, opencv y Keras en python. Al final del curso implementaremos un sistema de reconocimiento facial desde cero y en AWS, conociendo todas las herramientas y teoria que implican esta ultima.Requerimientos
Se recomienda conocer Python en un nivel intermedioSe recomienda conocer Machine Learning en un nivel basico
Conocimientos básicos de matemáticas y estadística
Conocimientos básicos de jupyter notebook y colab
Acerca del profesor
Computer Scientist and Researcher in Deep Learning and AI.
Developer of applications in Image Recognition in Embedded Systems.
Developer of applications in Image Recognition in Embedded Systems.
Certificación
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Introducción
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Vista previa gratuita
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Vista previa gratuita
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Aplicaciones
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Repositorio de PDF's de Clase
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Conceptos Básicos
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Python
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Vista previa gratuita
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Computer Visión
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Frameworks
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Vista previa gratuita
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Convolutional Neural Networks
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Tipos de Capas
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AlexNet y ZeNet
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VGG y GoogleNet
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ResNet
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MobileNet
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Training CNN models
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Transfer Learning Teoria
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Transfer Learning Practica
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Examples
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Detección Expresión facial - dlib
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Object Detection - OpenCV
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Object Detection
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Localización de objetos y Detección de landmarks
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Object Detection y Sliding Windows
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Implementación convolucional de sliding window
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Bounding Box prediction
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Intersection Over Union and Non-max Supression
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Anchor Boxes
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YOLO Algorithm
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Face Recognition Project
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Configuración AWS
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Aplicación Face Recognition AWS
-
Teoria FaceNet o DeepFace
-
Aplicación FaceNet or DeepFace
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