Detección de Objetos y Clasificación de Imágenes con PyTorch y SSD — ¡Empieza Ahora! (Curso en inglés)

Bienvenido a un curso práctico y enfocado a proyectos reales donde aprenderás a construir sistemas de detección de objetos y clasificación de imágenes utilizando PyTorch, SSD y otras arquitecturas avanzadas como Faster R-CNN, YOLOv y DETR ResNet. A lo largo del curso desarrollarás modelos para detección de objetos, detección de defectos en fabricación, clasificación de residuos y segmentación de carreteras dañadas con U-Net, combinando Python, Keras, OpenCV y redes neuronales convolucionales.

El enfoque es práctico: aprenderás desde los fundamentos hasta la implementación y pruebas con imágenes, vídeos y cámaras en tiempo real. Este curso es ideal para quienes buscan aplicar visión por computador en industrias como manufactura, gestión de residuos, transporte y agricultura. Inscríbete y empieza a construir soluciones que automatizan procesos y mejoran la eficiencia en tareas reales.

Lo que aprenderás:

• Aprender los fundamentos básicos de la detección de objetos y la clasificación de imágenes
• Aprender a construir un sistema de detección de objetos usando Pytorch y SSD
• Aprender a construir un sistema de detección de objetos usando Pytorch y Faster R-CNN
• Aprender a construir un sistema de detección de objetos usando YOLOv
• Aprender a construir un sistema de detección de objetos usando DETR ResNet
• Aprender a crear un modelo de detección de defectos de fabricación usando Keras y redes neuronales convolucionales
• Aprender a construir un sistema de detección de defectos de fabricación usando OpenCV
• Aprender a crear un modelo de clasificación de residuos usando Keras y redes neuronales convolucionales
• Aprender a construir un sistema de clasificación de residuos usando OpenCV
• Aprender a construir un modelo de segmentación de imágenes de carreteras dañadas usando U-Net
• Aprender a construir un sistema de detección de carreteras dañadas usando OpenCV
• Aprender a activar la cámara y procesar imágenes en tiempo real usando OpenCV
• Comprender cómo funciona un sistema de detección de objetos: procesamiento de la imagen, extracción de características, propuesta de regiones, cajas delimitadoras y predicción de clases
• Comprender cómo funciona un sistema de clasificación de imágenes: recopilación de datos, etiquetado, preprocesamiento, selección de modelo, entrenamiento, validación y predicción
• Aprender a testear sistemas de detección y clasificación con entradas variadas como imágenes y vídeos

Contenido del curso:

• Secciones: 19
• Clases: 21
• Duración: 3h 11m

Requisitos:

• No se requiere experiencia previa en detección de objetos
• Conocimientos básicos de Python y visión por computador

¿Para quién es este curso?

• Ingenieros de software interesados en construir sistemas de detección de objetos usando Pytorch, SSD, Faster R-CNN, YOLOv y DETR ResNet
• Ingenieros de machine learning interesados en crear sistemas de clasificación de imágenes usando Keras, redes neuronales convolucionales y OpenCV

¿Qué esperas para comenzar?

Inscríbete hoy mismo y lleva tus habilidades al siguiente nivel. ¡Los cupones son limitados y pueden agotarse en cualquier momento!

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