Fundamentos de Visión por Computadora con PyTorch y TensorFlow

La visión por computadora está transformando industrias desde la atención médica hasta la conducción autónoma, pero comenzar requiere una sólida comprensión tanto de la teoría central como de los frameworks prácticos. Este curso basado en texto te guía paso a paso desde la manipulación fundamental de píxeles hasta el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo de última generación. Pasarás de ser un principiante a un profesional seguro capaz de diseñar, entrenar y evaluar redes neuronales. Al leer explicaciones claras y fragmentos de código estructurados, comprenderás exactamente cómo las máquinas interpretan los datos visuales y cómo aplicar estos conceptos a escenarios del mundo real. Lo que aprenderás: - Comprender la representación central de imágenes, los espacios de color y las técnicas de preprocesamiento utilizando OpenCV. - Construir y entrenar Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) desde cero tanto en PyTorch como en TensorFlow. - Aplicar aprendizaje por transferencia utilizando arquitecturas pre-entrenadas como ResNet y Vision Transformers (ViTs) modernos. - Implementar modelos de detección de objetos incluyendo YOLO y Faster R-CNN para predicciones localizadas. - Configurar pipelines de segmentación semántica utilizando arquitecturas U-Net para clasificación a nivel de píxel. - Optimizar el entrenamiento de modelos con aumento de datos avanzado y prácticas modernas de pipeline de conjuntos de datos. El curso comienza con los fundamentos del procesamiento de imágenes y los conceptos básicos de redes neuronales antes de progresar a arquitecturas avanzadas de aprendizaje profundo. Explorarás implementaciones de código estructurado para tareas de clasificación de imágenes, detección de objetos y segmentación, aprendiendo a depurar y refinar tus modelos. Este curso está diseñado para principiantes, aspirantes a científicos de datos y desarrolladores de software que buscan ingresar al campo de la inteligencia artificial. No se requiere experiencia previa en aprendizaje profundo, aunque se recomienda una comprensión básica de la programación en Python. Comienza a leer hoy mismo para desbloquear el potencial de la visión por computadora y construir tus primeras aplicaciones visuales inteligentes.