Introducción a la Visión Artificial con Watson y OpenCV

La visión por computadora es uno de los campos más emocionantes en Machine Learning y AI. Tiene aplicaciones en muchas industrias, como automóviles autónomos, robótica, realidad aumentada, detección de rostros en agencias de aplicación de la ley. En este curso para principiantes, comprenderá la visión por computadora y aprenderá sobre sus diversas aplicaciones en muchas industrias.

Como parte de este curso, utilizará Python, Watson AI y OpenCV para procesar imágenes e interactuar con modelos de clasificación de imágenes. También construirá, entrenará y probará sus propios clasificadores de imágenes personalizados.

Este es un curso práctico e involucra varios laboratorios y ejercicios. Todos los laboratorios se realizarán en la nube y se le proporcionará acceso a un entorno de nube completamente gratuito. Al final del curso, creará su propia aplicación web de visión por computadora y la implementará en la nube.

Este curso no requiere ninguna experiencia previa de Machine Learning o Computer Vision, sin embargo, es necesario cierto conocimiento del lenguaje de programación Python.

Esta es una traducción al español de un curso que se creó originalmente en inglés. Muchos de los componentes del curso se han traducido al español, incluidos títulos de lecciones, transcripciones de videos, lecturas, instrucciones de laboratorio y cuestionarios. Sin embargo, algunos componentes del curso, incluidos los videos originales y su narración, todavía están en inglés.

• Introducción a la Visión Artificial
• Este breve módulo le presentará el campo de la visión artificial. Cubriremos las expectativas del curso y destacaremos cómo la visión artificial está teniendo un impacto en varias industrias. También se le presentarán las herramientas utilizadas en la visión artificial.
• Clasificación de Imagen con IBM Watson
• En este módulo, comenzamos presentando el tema de la clasificación de imágenes. Luego hablaremos de Watson Visual Recognition, un servicio líder en la industria proporcionado por IBM que se utiliza para la clasificación de imágenes. Finalmente, creará su propia instancia de Watson Visual Recognition y la usará para cargar imágenes y realizar la clasificación de imágenes. ¡Empecemos!
• Clasificadores Personalizados con Reconocimiento Visual de Watson
• Este módulo profundiza en los clasificadores de imágenes de IBM Watson. Aprenderá a crear un clasificador personalizado en su instancia de reconocimiento visual y entrenará y probará su clasificador personalizado para clasificar imágenes de perros en diferentes razas.
• Procesamiento de Imágenes con IBM Watson y Python
• Esta semana, aprenderá sobre el procesamiento de imágenes y la detección de rostros. Luego usará Python y la API de Watson Visual Recognition para realizar la clasificación de imágenes.
• Detección de Rostros y Procesamiento de Imágenes con OpenCV y Python
• Esta semana, aprenderá a usar los clasificadores Haar Cascade para detectar ojos y caras en las imágenes. Luego, realizará una variedad de laboratorios prácticos que le enseñarán cómo realizar el reconocimiento de matrículas utilizando el OCR de Tesseract, la cuantización del color, la compresión de imágenes y el procesamiento de imágenes. Al completar estos laboratorios, también aprenderá cómo usar el paquete OpenCV en Python.
• Proyecto: Creación de una Aplicación de Visión Artificial Basada en Web
• En la última semana de este curso, creará una aplicación de visión artificial que implementará en la web. Para el proyecto, creará un clasificador personalizado, lo entrenará y lo conectará a su aplicación. Luego, implementará su aplicación en la nube para que sea accesible a cualquier persona en todo el mundo.