Your cart is empty.
Keep shoppingVisión Artificial & Machine Learning con Python
2,365 students
Visión Artificial & Machine Learning con Python
5 proyectos: detector de cáncer, corrección de tests y reconocimiento facial con OpenCV, Scikit-Learn y TensorFlow
Created byFrancisco Reales
Last updated 6/2025
Spanish
What you'll learn
- Los fundamentos del procesamiento de imágenes entendiendo de donde salen y sus limitaciones
- Como funcionan los clasificadores mas utilizados en Machine Learning/Deep Learning y su aplicación en el reconocimiento de objetos
- Desarrollar proyectos reales de Computer Vision
- Métodos de visualización de datos, tanto de baja como de alta dimensionalidad, útiles en Data Science
- Entender las diferencias entre el Machine Learning tradicional y el Deep Learning
Explore related topics
Course content
16 sections • 85 lectures • 14h 28m total length
Requirements
- Conocimiento básico de Python (Funciones, clases, ciclos, condicionales) y Numpy
- Matemáticas Básicas de colegio
Description
¿Sabías que una IA ya iguala —o supera— a dermatólogos en la detección de cáncer de piel? Un meta-análisis en Nature confirmó que los algoritmos basados en redes neuronales alcanzan mayor precisión que especialistas humanos. Con este curso convertirás tu portátil en ese “médico digital”.
Lo que conseguirás
Diagnosticar lesiones de piel con tu primera Red Neuronal Convolucional en TensorFlow.
Corregir exámenes tipo test automáticamente con métodos de procesamiento de imágenes.
Reconocer rostros y matrículas en tiempo real con distintos algoritmos de Machine Learning.
Dominar OpenCV & Scikit-Learn para procesar cualquier imagen en segundos.
Los alumnos retienen hasta 15 × más cuando aprenden haciendo proyectos prácticos en lugar de solo diapositivas, por eso cada módulo termina con un reto real que sube tu curva de aprendizaje… ¡y tu portafolio!
Metodología learn-by-doing en 5 proyectos
Fundamentos de imágenes: histogramas, filtros y bordes (herramientas esenciales).
Clasificador de frutas como una regresión lineal.
Lector automático de matrículas de carros con k-NN & SVM.
Red Neuronal Convolucional para detección de melanoma con imágenes médicas.
Detección y tracking de rostros.
¿Para quién es?
Desarrolladores Python que buscan aplicar IA visual.
Investigadores, makers y emprendedores que quieran soluciones automáticas basadas en imágenes.
No necesitas más que Python básico; instalamos todas las librerías en las primeras lecciones.
Who this course is for:
- Cualquier persona con conocimiento básico de Python