La capacidad de interpretar imágenes es algo que los humanos damos por sentado, pero para una computadora, entender qué hay en una fotografía o video representa un desafío considerable.
La visión por computadora busca resolver este problema mediante algoritmos que permiten a las máquinas identificar objetos, personas, textos y patrones en imágenes digitales, imitando el funcionamiento del sistema visual humano.
Detrás de esta tecnología hay una combinación de aprendizaje profundo, redes neuronales convolucionales y análisis estadístico que trabajan en conjunto. Estos sistemas procesan millones de píxeles, extraen características relevantes y las clasifican en categorías reconocibles.
A diferencia de la vista humana, que funciona de manera intuitiva, los sistemas de visión artificial necesitan entrenamiento intensivo con conjuntos de datos enormes para alcanzar precisión aceptable.
Las aplicaciones prácticas de la visión por computadora ya están entre nosotros: desde el desbloqueo facial de nuestros teléfonos hasta los coches autónomos que detectan peatones, pasando por diagnósticos médicos basados en imágenes o sistemas de vigilancia que identifican comportamientos inusuales.
Esta tecnología también ha encontrado su lugar en industrias como la manufactura, donde robots equipados con “ojos digitales” inspeccionan productos en búsqueda de defectos con una precisión superior a la humana.
La visión computacional es una tecnología que permite a las máquinas entender e interpretar imágenes y vídeos. Ahora puedes aprender sus conceptos básicos con un curso gratuito en Udemy, diseñado para personas con conocimientos iniciales de programación en Python.
Este curso te lleva desde lo más básico hasta técnicas más avanzadas. Primero conocerás qué es la visión por computadora y dónde se usa, para después trabajar con técnicas como segmentación de imágenes, detección de bordes y extracción de características. Lo mejor es que no solo aprenderás la teoría, sino que verás cómo aplicarla usando la biblioteca OpenCV de Python.
Una parte importante del curso se centra en cómo detectar, seguir y clasificar objetos, algo fundamental en aplicaciones como coches autónomos o cámaras de seguridad. También verás los retos actuales de esta tecnología, lo que te dará una idea clara de sus límites y posibilidades.
El curso también cubre aprendizaje profundo para visión computacional:
- Qué es el aprendizaje profundo
- Cómo funcionan las redes neuronales convolucionales (CNN)
- Ejemplos usando CNN
- Técnicas de transferencia de aprendizaje
- Ventajas del aprendizaje profundo en visión computacional
Además, aprenderás sobre reconocimiento de imágenes, incluyendo detección de caras, lectura automática de texto (OCR), creación de imágenes panorámicas, análisis de movimiento y procesamiento de vídeo en tiempo real. El curso termina mostrándote cómo se usa todo esto en robótica.
Para sacar provecho del curso, necesitas conocimientos básicos de programación, saber algo de Python y tener un ordenador con internet. Con solo 49 minutos de duración, este curso compacto te dará las bases para empezar en el campo de la visión por computadora.
¿Cómo inscribirse al curso gratis?
- Haz clic en el botón “¡Inscríbete Gratis!” que encontrarás más abajo
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- ¡Listo! El curso será tuyo de por vida
