Hay miles de cursos y clases en línea que te ayudarán a mejorar tus habilidades de Visión Computacional y a obtener tu certificado de Visión Computacional.
En este artículo del blog, nuestros expertos han reunido una lista de los 10 mejores cursos, tutoriales, programas de formación, clases y certificaciones de Visión Computacional que están disponibles en línea ahora mismo.
Hemos incluido solo aquellos cursos que cumplen con nuestros estándares de alta calidad. Hemos dedicado mucho tiempo y esfuerzo a reunir todo esto para ti. Estos cursos son adecuados para todos los niveles: principiantes, estudiantes intermedios y expertos.
A continuación, te presentamos estos cursos y lo que pueden ofrecerte.
10 Mejores Cursos De Visión Computacional en Línea
Python para visión artificial y reconocimiento de imágenes – Red neuronal convolucional de aprendizaje profundo (CNN) – Keras y TensorFlow 2
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Contenido del curso
Introducción Configuración de Python y Jupyter Notebook Células individuales: perceptrón y redes neuronales de neuronas sigmoideas: apilamiento de células para crear una red Conceptos importantes: preguntas comunes de la entrevista Parámetros del modelo estándar Tensorflow y Keras Python: conjunto de datos para el problema de clasificación Python: construcción y entrenamiento del modelo Python: resolución un problema de regresión usando ANN Arquitecturas ANN complejas usando API funcional Guardando y restaurando modelos Ajuste de hiperparámetro CNN: conceptos básicos Creación de un modelo CNN en Python Análisis del impacto de la capa de agrupación Proyecto: creación de un modelo CNN desde cero Proyecto: aumento de datos para evitar el sobreajuste Transferencia de aprendizaje: conceptos básicos Transferencia de aprendizaje en Python Felicitaciones y sobre su certificado
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Conviértete en un mago de todas las últimas herramientas de visión artificial que existen. Detecta cualquier cosa y crea potentes aplicaciones.
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Contenido del curso
Introducción Módulo 1 – Intuición de detección de rostros Módulo 1 – Detección de rostros con OpenCV Desafío de tarea – Construir un detector de felicidad Módulo 2 – Intuición de detección de objetos Módulo 2 – Detección de objetos con SSD Desafío de tarea – Detectar caballos épicos galopando en Monument Valley Módulo 3 – Redes antagónicas generativas (GAN) Intuición Módulo 3: Creación de imágenes con GAN Anexo 1: Redes neuronales artificiales Anexo 2: Redes neuronales convolucionales Conferencias adicionales
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“¡Aprenda las últimas técnicas en visión por computadora con Python, OpenCV y Deep Learning!”
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Contenido del curso
Resumen e introducción del curso Conceptos básicos de NumPy e imágenes Conceptos básicos de imágenes con OpenCV Procesamiento de imágenes Conceptos básicos de videos con Python y OpenCV Detección de objetos con OpenCV y Python Seguimiento de objetos Aprendizaje profundo para visión por computadora Proyecto Capstone SECCIÓN ADICIONAL: ¡GRACIAS!
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¡Aprende en la práctica todo lo que necesitas saber sobre Computer Vision! ¡Cree proyectos paso a paso usando Python!
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Contenido del curso
Introducción Detección de rostros Reconocimiento de rostros Seguimiento de objetos Redes neuronales para clasificación de imágenes Redes neuronales convolucionales para clasificación de imágenes Transferencia de aprendizaje y ajuste fino Redes neuronales para clasificación de emociones Autocodificadores Detección de objetos con YOLO Reconocimiento de gestos y acciones Sueño profundo Transferencia de estilo GANs (Redes adversariales generativas) Imagen segmentación Observaciones finales
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“Transferencia de aprendizaje, detección de objetos TensorFlow, clasificación, detección de objetos Yolo, proyectos en tiempo real mucho más..!!”
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Contenido del curso
Introducción Comenzando con google colab y Gdrive Creando su primer modelo de aprendizaje de transferencia Introducción a los modelos de vanguardia Explicabilidad del modelo y mapas de características Introducción a la detección de objetos con Yolo Detección de objetos con TensorFlow Experimentos Cv2 Clases teóricas adicionales y ejercicios adicionales
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“¡Domina OpenCV4 como un profesional mientras aprendes Dlib, Deep Learning Computer Vision (Keras, TensorFlow y Caffe) + 21 proyectos!”
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Contenido del curso
“Introducción al curso y conceptos básicos de configuración de visión por computadora y OpenCV Manipulaciones y procesamiento de imágenes Segmentación de imágenes y contornos Detección de objetos en OpenCV Detección de objetos: construcción de detectores de rostros, personas y automóviles/vehículos Realidad aumentada (AR): identificación de puntos de referencia faciales (intercambio de rostros) Máquina simple Aprendizaje con OpenCV Seguimiento de objetos y análisis de movimiento Fotografía computacional y creación de un lector de matrículas Conclusión BONIFICACIÓN – Deep Learning Computer Vision 1 – Configurar una máquina virtual de Deep Learning BONUS – Deep Learning Computer Vision 2 – Introducción a las redes neuronales BONUS – Deep Learning Computer Vision 3 – Redes neuronales convolucionales (CNN) BONIFICACIÓN – Deep Learning Computer Vision 4 – Construir CNN en Python usando Keras BONUS – Deep Learning Computer Vision 5 – Construir un clasificador Cats vs Dogs BONUS – Construir un lector de números de tarjetas de crédito BONUS – Transferencia de estilo neuronal con OpenCV BONUS – Detección de objetos – Utilice SSD (detector de un solo disparo) para detectar objetos BONUS – Colorize Black y Blanco Imágenes”
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Actualización 2020 con compatibilidad con TensorFlow 2.0. ¡Conviértase en un profesional de Deep Learning Computer Vision! Incluye más de 20 proyectos del mundo real
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Contenido del curso
“Introducción Introducción a la visión por computadora y el aprendizaje profundo Guía de instalación Reconocimiento de escritura a mano Tutorial de OpenCV: aprenda la visión por computadora clásica y la detección de rostros (OPCIONAL) Explicación de las redes neuronales Explicación de las redes neuronales convolucionales (CNN) Cree CNN en Python usando Keras Lo que las CNN ‘ven’ – Filtrar visualizaciones, Heatmaps y Salience Maps Data Augmentation: Cats vs Dogs Assessing Model Performance Optimizers, Learning Rates & Callbacks with Fruit Classification Batch Normalization & LeNet, AlexNet: Clothing Classifier Advanced Image Classiers – ImageNet in Keras (VGG16/19, InceptionV3, ResNet50) Transferencia de aprendizaje: Cree un clasificador de razas de flores y monos Diseñe su propio CNN – LittleVGG: un clasificador de Los Simpson Funciones avanzadas de activación e inicializaciones Aplicaciones faciales – Reconocimiento de emociones, edad y género Imágenes médicas – Segmentación de imágenes con U-Net Principios de detección de objetos Detección de objetos TensorFlow API Detección de objetos con YOLO y Darkflow: Construye un London Undergr ound Sign Detector DeepDream & Neural Style Transfers: Crea arte generado por IA Generative Adversarial Networks (GAN): Simule rostros envejecidos Reconocimiento facial con VGGFace The Computer Vision World BONUS – Cree un lector de números de tarjeta de crédito BONUS – Use GPU en la nube en PaperSpace BONUS – Cree un API de Computer Vision y aplicación web con Flask y AWS”
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“Aprenda OpenCV, Keras, detección de objetos y carriles y clasificación de señales de tráfico para vehículos autónomos”
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Contenido del curso
Configuración e instalación del entorno Introducción a los coches autónomos Curso acelerado de Python [Opcional] Conceptos básicos de visión artificial: Parte 1 Conceptos básicos de visión artificial: Parte 2 Conceptos básicos de visión artificial: Parte 3 Aprendizaje automático: Parte 1 Aprendizaje automático: Parte 2 Redes neuronales artificiales Aprendizaje profundo y Tensorflow: Parte 1 Aprendizaje profundo y Tensorflow: Parte 2 Conclusión
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Aprenda visión artificial y procesamiento de imágenes desde cero en LabVIEW y cree 9 aplicaciones basadas en visión
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Contenido del curso
Conceptos básicos de LabVIEW Vision Módulo de desarrollo Procesamiento de color Detección de características básicas Líneas y bordes Detección de características avanzada Conclusión y sección adicional
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“Uso de Python Learn OpenCV4, CNN, Detectron2, YOLOv5, GAN, seguimiento, segmentación, reconocimiento facial y redes siamesas”
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Contenido del curso
“Introducción Descargar código y configurar Colab OpenCV – Operaciones de imágenes OpenCV – Segmentación de imágenes OpenCV – Clasificadores en cascada de Haar OpenCV – Análisis y transformación de imágenes OpenCV – Seguimiento de movimiento y objetos OpenCV – Detección de puntos de referencia faciales e intercambios de rostros Proyectos OpenCV OpenCV – Trabajo con video Aprendizaje profundo en computadora Visión Introducción Creación de CNN en PyTorch Creación de CNN en TensorFlow con Keras Evaluación del rendimiento del modelo Mejora de modelos y diseño avanzado de CNN Visualización de lo que aprenden las CNN Redes neuronales convolucionales avanzadas Creación y carga de arquitecturas CNN avanzadas y precisión de rango N Uso de devoluciones de llamada en Keras y PyTorch PyTorch Lightning Transfer Learning y ajuste fino Google DeepStream y Neural Style Transfer Codificadores automáticos Redes generativas antagónicas (GAN) Red siamesa Reconocimiento facial (edad, género, emoción y etnicidad) con detección de objetos de aprendizaje profundo Detectores de objetos modernos: YOLO, EfficientDet, detector de armas Detectron2: Scaled-YoloV4 Mascarilla Delaware tector TFODAPI MobileNetV2_SSD Detector de lenguaje de señas TFODAPI EfficentDet Detector de baches – TinyYOLOv4 Detector de hongos Detectron2 Detector de región de sitio web YOLOv4 Darknet Drone Detector marítimo R-CNN Pieza de ajedrez YOLOv3 Detector de células sanguíneas YOLOv5 Detector de casco EfficentDet Detector de médico de planta YOLOv5 Segmentación profunda – U-Net, SegNet, DeeplabV3 y máscara R-CNN Estimación de la postura del cuerpo Seguimiento con DeepSORT Deep Fakes Vision Transformers – ViTs BiT BigTransfer Classifier Estimación de profundidad de Keras Similitud de imagen usando Metric Learning Subtítulos de imagen con Keras Clasificación de video usando CNN+RNN Clasificación de video con Transformers Clasificación de nubes de puntos PointNet Segmentación de nubes de puntos usando Proyecto médico de PointNet – Predicción de neumonía por rayos X Proyecto médico – Clasificación de tomografía computarizada 3D Mejora de imágenes con poca luz MIRNet Implemente su aplicación de CV usando Flask RestFUL API y aplicación web OCR Captcha Cracker”
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Estas son algunas de las preguntas más frecuentes sobre el aprendizaje de Visión Computacional
¿Cuánto tiempo se tarda en aprender Visión Computacional?
La respuesta a la pregunta «¿cuánto tiempo se tarda en aprender Visión Computacional?» es… depende. Cada persona tiene unas necesidades diferentes y cada una tiene un contexto determinado, por lo que depende de cada persona.
Piensa en estas preguntas: ¿Para qué quieres aprender Visión Computacional? ¿Cuál es tu punto de partida? ¿Eres principiante o tienes experiencia en Visión Computacional? ¿Cuánto puedes practicar? ¿1 hora al día? ¿40 horas a la semana? Echa un vistazo a este curso sobre Visión Computacional.
¿Es fácil o difícil aprender Visión Computacional?
Aprender Visión Computacional no es difícil para la mayoría de las personas. ¡Echa un vistazo a este curso sobre cómo aprender Visión Computacional en poco tiempo!
¿Cómo puedo aprender Visión Computacional rápidamente?
La forma más rápida de aprender Visión Computacional es adquirir primero este curso de Visión Computacional y luego practicar lo aprendido siempre que puedas. Incluso si solo practicas 15 minutos al día. La constancia es la clave.
¿Dónde puedo aprender Visión Computacional?
Si quieres descubrir y aprender Visión Computacional, Udemy te ofrece la mejor plataforma para aprender Visión Computacional. ¡Consulta este curso sobre cómo aprender Visión Computacional en poco tiempo