Object Detection From Zero to Hero — Domina detección de objetos, ¡Inscríbete ahora! Curso en inglés

Sumérgete en la detección de objetos con IceVision a través de este curso práctico y bien estructurado. Aprenderás a instalar y configurar IceVision, comprender su gestión de datos mediante Parsers y Records, y aplicar transformaciones y aumento de datos para crear pipelines robustos. Con un tono claro y aplicando ejemplos reales, el curso te guía paso a paso desde los conceptos básicos hasta técnicas avanzadas.

Durante las lecciones trabajarás con frameworks populares como fastai y PyTorch Lightning para entrenar y ajustar modelos de vanguardia como Faster R-CNN, EfficientDet y YOLOv5. Cada módulo incluye proyectos prácticos para consolidar lo aprendido: preparación de datasets, selección de arquitecturas, métricas de evaluación (por ejemplo COCO mAP) y estrategias de despliegue para poner tus modelos en producción.

Al finalizar, dispondrás de las habilidades y la confianza necesarias para abordar retos reales de visión por computador, crear soluciones robustas de detección de objetos y desplegarlas en escenarios de producción. El contenido está pensado para quienes buscan una formación aplicada y efectiva en un entorno profesional.

Índice

Lo que aprenderás:

  • Dominar los fundamentos de la librería IceVision para detección de objetos
  • Preparar y gestionar conjuntos de datos diversos para tareas de visión por computador
  • Implementar varios modelos de detección de objetos y backbones usando IceVision
  • Entrenar y evaluar modelos de manera eficiente con fastai

Contenido del curso:

  • Secciones: 3
  • Clases: 13
  • Duración: 2h 2m

Requisitos:

  • Conocimientos básicos de programación en Python
  • Familiaridad con conceptos de deep learning (por ejemplo redes neuronales, entrenamiento, validación)
  • (Opcional pero recomendado) Conocimientos básicos de fastai

¿Para quién es este curso?

  • Científicos de datos e ingenieros de machine learning interesados en detección de objetos
  • Investigadores y estudiantes que quieran implementar y experimentar con distintos modelos de detección de objetos
  • Cualquier persona que desee construir aplicaciones prácticas de visión por computador

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