Vision Artificial y Machine Learning con Python

🎓 ¡Explora el Mundo de la Visión Computacional y el Aprendizaje Automático con Python!

**Course Title: Computer Vision and Machine Learning with Python **Course Instructor: Francisco Reales 🏫 **Course Description:

Domina el arte de interpretar y analizar imágenes mediante Computer Vision y apunta la inteligencia en las máquinas con Machine Learning y Deep Learning. Este curso te guiará a través de los fundamentos del procesamiento de imágenes y la implementación avanzada de modelos de visión artificial utilizando Python, OpenCV, TensorFlow-Keras, y aplica estas tecnologías en escenarios reales como el reconocimiento de objetos y la detección de bordes.

¿Qué Aprenderás?

📸 Fundamentos del Procesamiento de Imágenes:

• Comprende los modelos matemáticos subyacentes en la representación de imágenes.
• Domina los tipos de imágenes, el análisis de histograma, y técnicas de filtrado como Gaussian Blur, entre otros.
• Aprende a detectar bordes utilizando métodos como Canny Edge Detection.

🧠 Machine Learning para Visión Artificial:

• Explora conceptos clave del Machine Learning tradicional.
• Implementa algoritmos de clasificación como K-Nearest Neighbors, Support Vector Machines (SVM), y Redes Neuronales.
• Aplica tus conocimientos en problemas prácticos como la clasificación de frutas y el reconocimiento de caracteres en placas de carros.

👀 Aplicación Avanzada con Deep Learning:

• Analiza y reconoce rostres utilizando tecnologías avanzadas de visión artificial.
• Combina todos los conceptos aprendidos para abordar problemas complejos, como la detección de cancer de piel en imágenes mediante Redes Neuronales Convolucionales (CNNs).

Contenido del Curso:

1. Modelos Matemáticos de Imágenes
2. Procesamiento de Imágenes Básico
   • Tipos de imágenes
   • Histograma y su análisis
   • Filtrado de imágenes
   • Detección de bordes
3. Reconocimiento de Objetos en Imágenes y Video
4. Machine Learning Tradiacional para Visión Artificial
   • Clasificadores: K-NN, SVM, REDES NEURONALES
   • Ejemplos prácticos: Clasificación de frutas, Reconocimiento de caracteres en placas de carros
5. Visión Artificial Avanzada con Deep Learning
   • Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)
   • Reconocimiento de rostres
   • Detección de cancer de piel

Por qué Elegir Este Curso?

• Profesor Experimentado: Aprende bajo la guía de Francisco Reales, un instructor con experiencia comprobada en el campo.
• Herramientas de Vanguardia: Domina tecnologías de punta como OpenCV, TensorFlow-Keras y Python.
• Proyectos Prácticos: Aplica tus conocimientos a problemas reales, desarrollando habilidades prácticas y valiosas.
• Educación Completa: Desde los fundamentos hasta aplicaciones avanzadas en visión artificial y aprendizaje automático.

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