Datos, machine learning y deep learning
Curso de visión artificial con IA
Que las máquinas vean: inspección, conteo, lectura de documentos y más.
La visión por computador permite a las máquinas inspeccionar piezas, contar productos, leer documentos o vigilar procesos de forma continua. Es una de las aplicaciones de IA con retorno más claro en industria, logística y retail.
En este curso aprenderás a resolver los problemas típicos de visión: clasificación, detección de objetos, segmentación y detección de anomalías, con especial atención a la parte que más se subestima, los datos (captura, etiquetado y defectos que casi nunca aparecen). También vemos cuándo un modelo multimodal ya resuelve el problema sin entrenar nada, y cómo desplegar en el borde.
Qué aprenderás
- Conocer las tareas de visión y cuándo aplicar cada una
- Etiquetar imágenes y preparar conjuntos de datos
- Entrenar modelos de detección y segmentación
- Usar modelos multimodales para entender imágenes y documentos
- Desplegar modelos en servidores y dispositivos
Temario
8 módulos, de los fundamentos al proyecto final.
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Visión por computador en la empresa
- Inspección de calidad, logística, retail, seguridad y documentos
- Requisitos de cámaras, luz y datos
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Fundamentos
- Imágenes como datos y OpenCV
- Redes convolucionales y transformers de visión
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Datos
- Captura y etiquetado
- Aumento de datos
- Conjuntos desbalanceados (pocos defectos)
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Clasificación y detección
- Transfer learning para clasificación
- Detección de objetos con la familia YOLO
- Métricas de detección
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Segmentación y anomalías
- Segmentación de instancias
- Detección de anomalías para inspección
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Documentos e imágenes con modelos multimodales
- OCR y extracción de datos
- Modelos de lenguaje con visión
- Cuándo un modelo multimodal sustituye a un modelo entrenado
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Despliegue
- Inferencia en servidor y en el borde (edge)
- Optimización y exportación
- Vídeo en tiempo real
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Privacidad y normas
- Imágenes de personas y RGPD
- Usos biométricos y AI Act
Herramientas con las que practicarás
- Python
- OpenCV
- PyTorch y torchvision
- Ultralytics YOLO
- Label Studio
- ONNX
Proyecto práctico
Desarrollas un sistema de visión para un caso industrial o de negocio (por ejemplo, detectar defectos en piezas o contar productos en una imagen), desde el etiquetado hasta un modelo desplegado que procesa imágenes nuevas.
Requisitos
- Python con soltura.
- Conocimientos de machine learning; recomendable deep learning.
Otros cursos
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Curso de deep learning con PyTorch
Entiende y construye redes neuronales modernas, de los tensores a los transformers.
- Duración: 30 horas
- Nivel: Avanzado
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Curso de fine-tuning de modelos de lenguaje
Adapta un modelo de lenguaje a tu dominio, tu tono o tu tarea, con criterio y método.
- Duración: 16 horas
- Nivel: Avanzado
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Curso de IA aplicada a análisis de datos (sin data science)
Obtén conclusiones de tus datos con IA, aunque no seas data scientist.
- Duración: 8 horas
- Nivel: Inicial
Dónde se aplica
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Inspección visual de calidad con IA
Una cámara y un modelo de visión artificial revisan cada pieza, envase o etiqueta y apartan los que tienen defectos, sin cansarse al final del turno.
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