Domina la Detección de Objetos con IceVision: Curso en inglés con descuento

¡Lleva tus habilidades en visión artificial al siguiente nivel! Este completo curso de Udemy te sumerge en el ecosistema de IceVision, una potente biblioteca diseñada para agilizar tus flujos de trabajo de detección de objetos. A través de una metodología práctica, aprenderás a construir, entrenar y desplegar modelos de vanguardia utilizando frameworks de aprendizaje profundo líderes en la industria como fastai y PyTorch Lightning. Es la oportunidad perfecta para especializarte en una de las áreas más demandadas de la inteligencia artificial.

Desde la configuración inicial y la preparación de datos hasta técnicas avanzadas como la implementación de parsers personalizados, aumento de datos complejo y selección de arquitecturas robustas, este entrenamiento cubre todo el espectro técnico. A medida que avances, aplicarás lo aprendido en proyectos del mundo real, lo que te permitirá ganar la confianza necesaria para resolver problemas complejos de visión artificial y poner en producción soluciones profesionales eficientes, evaluándolas con métricas estándar como COCO mAP.

Índice

Lo que aprenderás:

  • Dominar la biblioteca IceVision para flujos de trabajo de visión artificial.
  • Entrenar modelos de última generación como Faster R-CNN, EfficientDet y YOLOv5.
  • Implementar pipelines de datos personalizados y técnicas avanzadas de aumento de datos.
  • Integrar IceVision con frameworks potentes como fastai y PyTorch Lightning.
  • Evaluar y optimizar modelos utilizando métricas estándar de la industria como COCO mAP.

Contenido del curso:

  • Secciones: 12
  • Clases: 65
  • Duración: 8.5 horas

Requisitos:

  • Conocimientos básicos de programación en Python.
  • Familiaridad con conceptos fundamentales de aprendizaje profundo (redes neuronales, entrenamiento, validación).
  • Conocimientos básicos de fastai (opcional pero muy recomendado).

¿Para quién es este curso?

  • Científicos de datos e ingenieros de machine learning interesados en detección de objetos.
  • Investigadores y estudiantes que deseen implementar y experimentar con diversos modelos de detección.
  • Cualquier persona que busque construir aplicaciones prácticas de visión artificial.

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