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Curso completo de Deep Learning y Computer Vision con OCR, OpenCV, Yolo, SSD y GANs en Python
DISPONIBLE EN MODALIDAD:
Aprende a cómo utilizar OpenCV para realizar tareas de procesamiento de imágenes y visión por computadora, además de cómo crear modelos de redes neuronales para el reconocimiento de objetos y el análisis de imágenes.
Aprende a cómo utilizar OpenCV para realizar tareas de procesamiento de imágenes y visión por computadora, además de cómo crear modelos de redes neuronales para el reconocimiento de objetos y el análisis de imágenes usando las últimas herramientas como YOLO, SSD y GANs. El curso también explorará la implementación del reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para la extracción de información de imágenes.
Formación en Deep Learning y Computer Vision con OCR, OpenCV, Yolo, SSD y GANs en Python bonificable para empresas
¿A quién va dirigido?
Desarrolladores con experiencia en Python y Machine Learning que desean profundizar sus conocimientos en tecnologías como Computer Vision y Deep Learning
Objetivos
- Aprender a procesar imágenes y realizar tareas de visión por computadora con OpenCV.
- Comprender el funcionamiento de los modelos de redes neuronales y cómo aplicarlos al reconocimiento de objetos.
- Implementar herramientas como YOLO, SSD y GANs para el análisis de imágenes.
- Utilizar el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para la extracción de información de imágenes.
- Crear aplicaciones de Deep Learning y Computer Vision con Python.
¿Qué vas a aprender?
Aprende a cómo utilizar OpenCV para realizar tareas de procesamiento de imágenes y visión por computadora, además de cómo crear modelos de redes neuronales para el reconocimiento de objetos y el análisis de imágenes usando las últimas herramientas como YOLO, SSD y GANs. El curso también explorará la implementación del reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para la extracción de información de imágenes.
Requisitos
- Tener experiencia desarrollando con Python y tener conocimientos fundamentales de Machine Learning y Deep Learning
- Son necesarios permisos de instalación en el equipo en el que se realice la formación
- Tener acceso (revisar configuraciones proxy en caso de tenerlas) a una cuenta Community de Azure Databricks
- Disponer de una cuenta de Google con acceso a Google Colab donde poder realizar pruebas de modelos
- Tener Python 3, Git y un IDE para desarrollar en Python instalado previamente (por ejemplo Pycharm) instalados previamente en el equipo
Temario del curso
tema 1
Introducción a las herramientas de Deep Learning y Computer Vision
- ¿Qué es el Deep Learning?
- ¿Qué es la Computación visual?
- Ventajas y desventajas del aprendizaje profundo y la computación visual
- ¿Qué es el OCR?
- ¿Qué es OpenCV?
tema 2
Implementación de OCR, OpenCV y herramientas de Deep Learning
- Instalación de OCR, OpenCV y demás herramientas de Deep Learning
- Uso de OCR para extraer texto de imágenes y videos
- Uso de OpenCV para manipular imágenes y videos
- Entrenamiento y uso de redes neuronales profundas con TensorFlow
- Entrenamiento y uso de YOLO para detección de objetos
tema 3
Computer Vision con OCR, YOLO, SSD y GANs
- Uso de OCR para reconocimiento de caracteres en imágenes
- Entrenamiento y uso de YOLO para detección de objetos
- Entrenar y usar SSD para la detección de objetos
- Entrenamiento y uso de GANs para generar imágenes y videos
tema 4
Programación avanzada con Python
- Introducción a la programación con Python
- Uso de funciones y clases en Python
- Uso de librerías de Python para Deep Learning y Computer Vision
- Desarrollo de aplicaciones usando Python
tema 5
Desarrollo de proyectos prácticos
- Desarrollo de un proyecto de reconocimiento de caracteres
- Desarrollo de un proyecto de detección de objetos
- Desarrollo de un proyecto de generación de imágenes y videos
- Desarrollo de una aplicación usando Python y herramientas de Deep Learning y Computer Vision
tema 6
Optimización de proyectos
- Optimización de los proyectos desarrollados
- Uso de herramientas de optimización para mejorar los resultados
- Uso de técnicas de optimización para mejorar el rendimiento
- Depuración de código para mejorar el rendimiento
tema 7
Publicación y despliegue
- Publicación de los proyectos en diferentes plataformas
- Despliegue de los proyectos en servidores
- Uso de contenedores para el despliegue de aplicaciones
- Despliegue de aplicaciones en la nube
Testimonios de nuestros clientes
Curso de Deep Learning y Computer Vision con OCR, OpenCV, Yolo, SSD y GANs en Python bonificado para Empresas a través de FUNDAE
Somos entidad organizadora de FUNDAE, todas nuestras formaciones se pueden bonificar hasta el 100%, sujeto a vuestro crédito disponible y a cumplir con todos los requisitos de realización establecidos por la Fundación Estatal para el Empleo.
Si desconoces el funcionamiento de las bonificaciones, ofrecemos el servicio de gestión en FUNDAE, consúltanos cualquier duda que te surja.
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