Ya entrenas modelos, pero las imágenes son terreno nuevo
Manejas deep learning sobre datos tabulares o texto, pero nunca trabajaste con datos visuales. Quieres sumar CNNs, detección de objetos y modelos generativos a tu caja de herramientas.
Curso: Computer Vision
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En este curso aprenderás los fundamentos y las técnicas avanzadas de Computer Vision, la rama de la IA que permite a las máquinas interpretar datos visuales. Vas a ir desde el procesamiento de imágenes con OpenCV y las redes convolucionales hasta detección de objetos con YOLO, segmentación y modelos generativos como Stable Diffusion, la base de campos como la robótica, los vehículos autónomos y la biometría.
Manejas deep learning sobre datos tabulares o texto, pero nunca trabajaste con datos visuales. Quieres sumar CNNs, detección de objetos y modelos generativos a tu caja de herramientas.
Probaste YOLO o alguna API de visión, pero no entiendes qué pasa adentro ni cómo adaptar esos modelos a tu problema. Quieres dominar las arquitecturas para poder ajustarlas en serio.
Son campos donde la visión por computadora es el corazón del sistema. Quieres construir el stack completo, de los filtros clásicos a los modelos fundacionales, con un certificado que lo respalde.
Entiendes cómo se estructura una imagen digital (píxeles, canales, formatos) y aplicas filtros y máscaras con OpenCV, la librería más usada para procesar imágenes.
Construyes redes convolucionales (redes neuronales diseñadas para detectar patrones visuales) entendiendo sus capas de convolución y pooling, y estudias LeNet, la arquitectura que inauguró el campo.
Recorres las arquitecturas que marcaron la historia de Computer Vision: ImageNet y el cambio de paradigma con AlexNet, los diseños basados en bloques como VGG, NiN y GoogLeNet, y las redes residuales con Batch Normalization como ResNet y DenseNet.
Aprovechas modelos ya entrenados y los ajustas a tu problema (fine-tuning), visualizas las features que aprendió la red y experimentas con transferencia de estilos.
Localizas objetos dentro de una imagen usando bounding boxes y anchor boxes (los recuadros que delimitan cada objeto detectado), con arquitecturas como YOLO y SSD.
Clasificas cada píxel de una imagen según a qué pertenece (segmentación semántica), usando convoluciones transpuestas y redes totalmente convolucionales.
Generas imágenes desde cero con las tres grandes familias de modelos generativos: entrenamiento adversario (GANs), autoencoders variacionales (VAEs) y modelos de difusión (DDPMs).
Aplicas mecanismos de atención y Transformers a imágenes, la arquitectura que vino del procesamiento de lenguaje y hoy compite con las CNNs en visión.
Conectas texto e imágenes con aprendizaje contrastivo (CLIP), la técnica que permite relacionar una descripción escrita con su contenido visual y es base de los generadores de imágenes actuales.
Trabajas con los modelos fundacionales de visión: segmentación de instancias mediante prompts (SAM), generación de imágenes condicionada (Stable Diffusion, DALL-E, MidJourney) y generación de video condicionada (SORA).
Rindes el examen final de Computer Vision y validas todo lo que construiste a lo largo del curso.
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Con Charly Molero
WhatsApp es uno de los canales más atractivos para desplegar asistentes y agentes de inteligencia artificial, pero existen distintas maneras de conectarse: Analizaremos opciones como Baileys, whatsmeow, WAHA, whatsapp-web.js, Evolution API, Twilio y la API oficial de Meta, para entender cuándo conviene utilizar cada una.
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Me gustó mucho el curso de machine learning. Aprendí muchas cosas nuevas y les profesores son excelentes. El curso me pareció muy interesante y me motiva a seguir aprendiendo en el marco de la diplomatura de IA. Es un curso muy intenso y exige mucha dedicación, creo que es una buena opción para introducirse en el área de machine…
Me pareció excelente el contenido, los temas, las formas, la capacidad de todos los profes para explicar cosas complejas de una forma amena y clara, la preocupación permanente pq no queden dudas, el respeto absoluto para cuando alguien tiene dudas o preguntas. Se nota el amplio conocimiento y expertise en la materia. Estoy muy c…
Creo que ofrecen un curso de muy buena calidad. Soy profe e investigador, llevo un tiempo formándome en datos, y de las muchas experiencias que he tenido, definitivamente es la mejor en calidad y cantidad. Creo que sirve mucho la metodología de los videos grabados y después las clases sincrónicas para dudas y ejercicios. El mate…
Proyectos reales desarrollados por estudiantes y docentes en Humai LAB.

Agustín Rodriguez, Ezequiel Sirne, Francisco Covelli

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Ignacio
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