¿Qué voy aprender?

  • Comprender y aplicar el aprendizaje de transferencia

  • Comprender y utilizar las redes neuronales convolucionales de última generación como VGG, ResNet e Inception

  • Entender y usar algoritmos de detección de objetos como el SSD

  • Entender y aplicar la transferencia de estilo neural

  • Mapas de activación de clases

  • GANs (Generative Adversarial Networks)

  • Comprender los temas de visión de computador de última generación

  • Proyecto de aplicación de la localización de objetos


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¿A quién está dirigido?

  • Los estudiantes y profesionales que quieren llevar su conocimiento de la visión por ordenador y el aprendizaje profundo al siguiente nivel

  • Cualquiera que quiera aprender sobre algoritmos de detección de objetos como SSD y YOLO

  • Cualquiera que quiera aprender a escribir código para la transferencia de estilo neural

  • Cualquiera que quiera usar el aprendizaje por transferencia

  • Cualquiera que quiera acortar el tiempo de entrenamiento y construir rápidamente redes de visión por ordenador de última generación

Requisitos

  • Habilidades decentes de codificación en Python, preferiblemente en ciencia de datos y en la pila de Numpy.

  • Recomendado: Tomar curso de Inteligencia Artificial con Python en el 2020

  • Comprender los conceptos teóricos básicos de la convolución y las redes neuronales

  • Saber cómo construir, entrenar y usar una CNN usando alguna biblioteca (preferiblemente en Python)


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Descripción del curso

Vamos a tender un puente entre la arquitectura básica de la CNN que ya conoces y amas, y las arquitecturas modernas y novedosas como VGG, ResNet, e Inception (llamada así por la película que, por cierto, ¡también es genial!)

Vamos a aplicar esto a las imágenes de las células sanguíneas, y crear un sistema que sea mejor experto médico que usted o yo. Esto nos da una idea fascinante: que los médicos del futuro no son humanos, sino robots.

En este curso, verá cómo podemos convertir una CNN en un sistema de detección de objetos, que no sólo clasifica las imágenes sino que puede localizar cada objeto en una imagen y predecir su etiqueta.

Se puede imaginar que esa tarea es un requisito básico para los vehículos de autoconducción. (Debe ser capaz de detectar coches, peatones, bicicletas, semáforos, etc. en tiempo real)

Estaremos mirando un algoritmo de última generación llamado SSD que es a la vez más rápido y más preciso que sus predecesores.

Otra tarea de visión por ordenador muy popular que hace uso de las CNN se llama transferencia de estilo neural.

Aquí es donde tomas una imagen llamada imagen de contenido, y otra imagen llamada imagen de estilo, y las combinas para hacer una imagen completamente nueva, es como si contrataras a un pintor para pintar el contenido de la primera imagen con el estilo de la otra. A diferencia de un pintor humano, esto puede hacerse en cuestión de segundos.

También les presentaré la ahora famosa arquitectura GAN (Generative Adversarial Networks), donde aprenderán algo de la tecnología detrás de cómo las redes neuronales se usan para generar imágenes de última generación y foto-realistas.

Actualmente, también implementamos la localización de objetos, que es un primer paso esencial para implementar un sistema completo de detección de objetos.

Espero que estén emocionados de aprender sobre estas aplicaciones avanzadas de las CNN, ¡los veré en clase!

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Reseñas

Valoraciones
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