Deep Learning para Computer Vision
Aprende a crear modelos de visión por computadora con Deep Learning y Transfer Learning.
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Lo que aprenderás
Contenido del curso
Introducción a Computer Vision con Deep Learning
Explora los fundamentos y la relevancia de la visión por computadora y cómo el Deep Learning la ha transformado.
- →Historia de Computer Vision
- →El rol del Deep Learning
- →Aplicaciones en industria
- →Datasets y benchmarks
Fundamentos de Redes Convolucionales (CNNs)
Profundiza en la teoría y funcionamiento de las redes convolucionales, incluyendo convoluciones y pooling.
- →Operación de convolución
- →Capas de pooling
- →Funciones de activación en CNNs
- →Arquitectura general de una CNN
Implementación de una CNN desde Cero
Aprende a construir e implementar una red convolucional usando PyTorch con arquitecturas como LeNet y ResNet.
- →Construcción con PyTorch
- →Arquitectura LeNet
- →Arquitectura ResNet
- →Entrenamiento y evaluación
Transfer Learning y Modelos Pre Entrenados
Aborda el uso de modelos preentrenados y técnicas de Transfer Learning para mejorar el desempeño.
- →¿Qué es Transfer Learning?
- →Fine-tuning de modelos
- →VGG, ResNet, EfficientNet
- →Data augmentation
Tendencias y Desafíos en Computer Vision
Analiza las últimas tendencias, desafíos y oportunidades en visión por computadora.
- →Vision Transformers (ViT)
- →Modelos eficientes para móviles
- →Desafíos éticos en CV
- →Próximas fronteras
Conoce al profesor
Erick Maraz
Inteligencia ArtificialRealizó su licenciatura en Ingeniería Electromecánica en la UPB y posteriormente obtuvo una maestría en Ingeniería Eléctrica y Electrónica en la École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Suiza, como becario de la Fundación Simón I. Patiño.
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