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
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 Sebastián Mesch Henriques · Licenciado en Psicología con orientación a Neurociencias trabajando en Ciencia de Datos e IA. Cursando una Maestría en IA. Coordinador Académico de Humai e investigador adjunto en el área de las Neurociencias Cognitivas Computacionales
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