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YOLO: Detecta el Mundo en Tiempo Real
96 students
YOLO: Detecta el Mundo en Tiempo Real
Desde lo Básico hasta Proyectos Reales: Entrena y Desarrolla Modelos de Detección de Objetos con YOLO
Created byMateo Heras
Last updated 11/2024
Spanish
What you'll learn
- Comprender los fundamentos de los modelos YOLO: Entender la arquitectura y funcionamiento de YOLO para detección de objetos en tiempo real.
- Entrenar un modelo YOLO con Roboflow: Usar Roboflow para crear datasets y entrenar modelos YOLO personalizados para detección de objetos.
- Implementar YOLO localmente y en Google Colab: Configurar y ejecutar modelos YOLO tanto en local como en Google Colab para inferencias y entrenamientos.
- Realizar inferencias con YOLO: Ejecutar inferencias en imágenes y videos utilizando modelos entrenados, mejorando precisión con técnicas de postprocesamiento.
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Course content
2 sections • 14 lectures • 1h 42m total length
Requirements
- Los estudiantes deben tener una comprensión básica de Python, incluyendo el manejo de variables, estructuras de control (if, loops), funciones y clases.
- No es necesario un conocimiento profundo, pero se recomienda familiaridad con conceptos como redes neuronales, modelos de clasificación y entrenamiento de modelos.
- Google Colab: Acceso a Google Colab (no es necesario tener cuenta de pago).
Description
¿Te gustaría aprender a crear aplicaciones de visión por computadora usando YOLO (You Only Look Once), una de las arquitecturas más populares para la detección de objetos? Este curso está diseñado para principiantes que desean aprender a usar YOLO, entrenar sus propios modelos de detección y aplicarlos en proyectos reales utilizando Python 3.10.
A lo largo del curso, aprenderás:
Los fundamentos de YOLO y cómo funciona la detección de objetos en imágenes.
Cómo preparar y preprocesar tus datos para entrenar un modelo de YOLO.
Los pasos detallados para entrenar tu propio modelo YOLO con imágenes personalizadas.
Cómo integrar tu modelo entrenado en aplicaciones reales, como proyectos de seguridad, monitoreo o automatización.
Consejos y mejores prácticas para optimizar tu flujo de trabajo y mejorar el rendimiento de tu modelo.
Este curso incluye explicaciones claras, ejemplos prácticos y proyectos guiados para que puedas poner en práctica lo aprendido. ¡No se requieren conocimientos previos en inteligencia artificial ni visión por computadora!
¿A quién va dirigido este curso?
Personas interesadas en aprender visión por computadora desde cero.
Desarrolladores que deseen integrar capacidades de detección de objetos en sus aplicaciones.
Estudiantes y profesionales que quieren crear proyectos reales utilizando modelos de IA.
¡No importa si eres nuevo en este campo! Este curso te guiará paso a paso en tu camino para dominar YOLO y crear aplicaciones de detección de objetos con Python. ¡Comienza hoy mismo!
Who this course is for:
- Estudiantes y principiantes en programación
- Entusiastas de la tecnología y la IA
- Personas interesadas en la visión por computadora