Curso online – especialización profesional certificada en Deep Learning para Visión por Computador de Google

Prácticas: una serie de 3 cursos.

Esta especialización es de ritmo rápido, por lo que puede comenzar a entrenar modelos y desarrollar habilidades prácticas de aprendizaje profundo. No es necesario ser un programador experto ni tener experiencia previa en aprendizaje profundo para adquirir valiosas habilidades profesionales en este campo en rápida expansión.

El aprendizaje profundo permite a ingenieros y científicos abordar problemas complejos en el campo de la visión por computadora que eran difíciles de resolver en el pasado, como la construcción de sistemas autónomos como automóviles sin conductor. A medida que las empresas deben adoptar más tecnologías de visión por computadora, existe una gran demanda de profesionales con habilidades de aprendizaje profundo. Adquirir estas habilidades le brindará una ventaja competitiva en el mundo tecnológico que cambia rápidamente.

Al finalizar esta pasantía podrás:

• Entrenar modelos para clasificación de imágenes y reconocimiento de objetos.
• Entrene modelos especiales para detectar anomalías.
• Evaluar el rendimiento del modelo cumpliendo con creces las expectativas de precisión de las predicciones.
• Interpretar el comportamiento del modelo estudiando los errores de previsión.
• Mejore el rendimiento del modelo ajustando parámetros importantes
• Utilice suposiciones de IA para clasificar automáticamente miles de imágenes
• Cree imágenes sintéticas para entrenar utilizando el aumento de datos.

Mientras estés en el proceso de prácticas podrás disfrutar de acceso gratuito a MATLAB, un software utilizado por empresas líderes en todo el mundo. Los cursos se centran en aplicaciones que utilizan MATLAB, por lo que dedica menos tiempo a codificar y más tiempo a aplicar conceptos de aprendizaje profundo.

Un proyecto de aprendizaje práctico.

Como parte de la pasantía, aplicarás tus habilidades para resolver problemas del mundo real a través de proyectos prácticos. Puedes entrenar un clasificador que reconozca las letras del lenguaje de signos americano. Luego, confíe en un modelo de reconocimiento de objetos para encontrar y reconocer señales de estacionamiento según sea necesario para la conducción autónoma. Finalmente, detectará anomalías en imágenes médicas y anotará datos con la ayuda de IA para etiquetar nuevos datos para el entrenamiento.