Visión por Computadora Aplicada
40 horasIntermedio7 módulos
2 de 7 módulos con programa publicado
0 de 7 módulos grabados
Programa
Parte de las imágenes como datos — píxeles, canales, OpenCV — y sube por CNNs (módulo compartido con Deep Learning), clasificación con augmentation y detección de objetos con YOLO, terminando en segmentación. PyTorch y limpieza de datos entran como base compartida con el tronco común.
Módulos de la formación
Los mismos objetos del plan de estudios completo. Un módulo abierto desde cualquier formación que lo contenga es el mismo módulo, con el mismo programa y el mismo estado.
| Código | Módulo | Contenido | Práctica | Estado | Precio |
|---|---|---|---|---|---|
| CV-101 | Imágenes como datos (píxeles, canales, OpenCV) | Contenido detallado aún no escrito | — | Programa publicado | |
| CORE-104 | Datos: recolección y limpieza | Pandas, CSV/JSON/APIs, datos faltantes, EDA | Limpiar y explorar un dataset real y desordenado | Programa publicado | R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado |
| CORE-203 | PyTorch en la práctica | Tensores, autograd, loops de entrenamiento, GPU | Reescribir la red del CORE-202 en PyTorch | Programa publicado | R$ 180US$ 60MX$ 750precio estimado0 de 1 módulo publicado |
| DL-201 | CNNs (compartido con Visión por Computadora) | Contenido detallado aún no escrito | — | Programa publicado | |
| CV-201 | Clasificación y augmentation | Contenido detallado aún no escrito | — | Programa publicado | |
| CV-202 | Detección de objetos (YOLO) | Contenido detallado aún no escrito | — | Programa publicado | |
| CV-301 | Segmentación | Contenido detallado aún no escrito | — | Programa publicado |
- CV-101Programa publicado
Imágenes como datos (píxeles, canales, OpenCV)
Contenido detallado aún no escrito
- CORE-104Programa publicado
Datos: recolección y limpieza
- Contenido
- Pandas, CSV/JSON/APIs, datos faltantes, EDA
- Práctica
- Limpiar y explorar un dataset real y desordenado
R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado
- CORE-203Programa publicado
PyTorch en la práctica
- Contenido
- Tensores, autograd, loops de entrenamiento, GPU
- Práctica
- Reescribir la red del CORE-202 en PyTorch
R$ 180US$ 60MX$ 750precio estimado0 de 1 módulo publicado
- DL-201Programa publicado
CNNs (compartido con Visión por Computadora)
Contenido detallado aún no escrito
- CV-201Programa publicado
Clasificación y augmentation
Contenido detallado aún no escrito
- CV-202Programa publicado
Detección de objetos (YOLO)
Contenido detallado aún no escrito
- CV-301Programa publicado
Segmentación
Contenido detallado aún no escrito
No todo cabe en 40 horas. El estado del arte, el entrenamiento distribuido, la interpretabilidad, el edge y los cinco proyectos integradores existen solo dentro de las rutas completas: Rutas