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Visión por Computadora con Python

Aprende a procesar imágenes ​ (GRATIS)

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Descripción

La visión por computadora busca interpretar la información de una imagen. Este curso tiene por objetivo conocer los principios, los algoritmos básicos y aplicaciones prácticas como lo son la detección de rostros y clasificación de imágenes de perros y gatos. Se desarrollan los temas en Python con Google Colab y el curso consiste en 5 videos (10hrs40min no editados) de las clases impartidas en vivo vía remota a un grupo masivo. Todo el material didáctico está disponible para su descarga libremente. 

Temario

1. ​​Introducción al procesamiento digital de imágenes
2. Transformaciones de intensidad
3. Filtrado espacial
4. Segmentación
5. Detección de formas
6. Extracción de características
7. Ejemplo práctico 1: Detección de rostros
8. Ejemplo práctico 2: Clasificación de imágenes con Deep Learning

Requisitos

• Cuenta de gmail para usar COLAB, no necesitas instalar nada.
• Ganas de aprender...LA NETA, necesitas tener la voluntad y la disciplina para terminar un curso ¡Hazlo! 

Instructor

​El curso es impartido por el M. en C. Jesús Vázquez, doctorante en la UMI-CINVESTAV Zacatenco, experto en drones, más de 4 años de experiencia docente y también es instructor del curso Python para Inteligencia Artificial. Ver su reseña aquí. 

Bibliografía

• Learning OpenCV 4 Computer Vision with Python 3 - Third Edition, Joseph Howse, Joe Minichino, Packt Publishing, 2020
• Digital Image Processing: Practical Approach, Borko Furht, Esad Akar, Angelica Andrews, Springer International Publishing, 2018
• Digital image processing, Gonzalez RC., Woods RE., Pearson, 2018.

Redes Neuronales Artificiales

Aprende los conceptos básicos ​ (GRATIS)

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Descripción

Es un curso introductorio a las Redes Neuronales Artificiales que consiste en 36 vídeos (3hrs50min editados) sobre los principios básicos de operación y sobre las redes perceptron simple, adaline y perceptron multicapa con ejemplos en Matlab. ​

Temario

1. Aplicaciones de las redes neuronales artificiales 
2. Neuronas biológicas: su estructura y su funcionamiento 
3. Neuronas artificiales: unidad, monocapa, multicapa y funciones activación 
4. Fundamentos del Perceptrón y su algoritmo de entrenamiento clásico
5. Red Adaline, descenso por gradiente y aprendizaje Widrow-Hoff
6. Redes multicapa y algoritmo de retropropagación ​​

Requisitos

• Necesitas una computadora con Matlab. 
• Ganas de aprender...LA NETA, necesitas tener la voluntad y la disciplina para terminar un curso ¡Hazlo! 

Instructor

​El curso es impartido por el Dr. Erik Zamora. Ver su reseña aquí. 

Bibliografía

• Martin T. Hagan. Neural Network Design. 2da/1ra edición.