Iniciación a Computer Vision con Machine/Deep Learning en R de David Manero

Curso Iniciación a Computer Vision con Machine/Deep Learning en R Udemy

Una de las mejores formas de mejorar tus habilidades profesionales es estudiando. Es por eso que a continuación te brindamos la posibilidad de descargar Iniciación a Computer Vision con Machine/Deep Learning en R Udemy, uno de los mejores cursos para perfeccionar sus habilidades en Desarrollo.

Entra en el mundo de la Visión por Computador reconociendo números manuscritos usando Machine y Deep Learning

Iniciación a Computer Vision con Machine/Deep Learning en R

Información sobre el curso Udemy Iniciación a Computer Vision con Machine/Deep Learning en R

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¿Qué incluye Iniciación a Computer Vision con Machine/Deep Learning en R?

La Visión por Computador o Computer Vision (en inglés) es uno de los primeros objetivos que tuvo la programación desde sus inicios y, sobre todo, desde que se planteó la utilización del procesado automático en las cadenas de montaje. Desde discriminar la madurez de las frutas por su color, hasta reconocer patrones biométricos, pasando por los pulsómetros ópticos, o el reconocimiento de matrículas. Las utilidades de la Visión por Computador están sólo limitadas por la imaginación humana. En los últimos años, con el aumento del conocimiento en la denominada Ciencia de los Datos, se han desarrollados nuevos (y no tan nuevos) métodos de Aprendizaje para que sean las máquinas las que puedan tomar decisiones en base al procesado de la imagen que sus ojos tecnológicos les proporciona. El Machine Learning y, el siguiente paso, el Deep Learning ha supuesto una ventaja mayor si cabe en la autonomía de las máquinas. Trabajaremos con un famoso set de datos denominado MNIST, y que contiene 60.000 ejemplos de números manuscritos con su correspondiente etiqueta del número que representan. Cada número esta formado por una matriz de píxeles de 28×28 con valores entre 0 y 255 para la intensidad del trazo. En el curso vamos a analizar una buena cantidad de métodos y algoritmos de Machine Learning, como Naïve Bayes, Random Forest, Support Vector Machine, K Nearest Neighbours o Redes Neuronales y sistemas de pre-procesado de la información, como PCA, SVD o HOG. También trabajaremos algunos sistemas de Deep Learning, como H2O o Tensor Flow (de Google) para el tratamiento de esta información de imágenes. Espero que os guste el curso y que disfrutéis aprendiendo los entresijos de la Visión por Computador y el Aprendizaje Profundo y Automático.

Requisitos necesarios:

No hay requisitos específicos

¿Qué aprenderás en Iniciación a Computer Vision con Machine/Deep Learning en R?

El curso se centra en el reconocimiento automático de números en la escritura manual. A través de este tipo de imágenes (números escritos a mano), vamos a ver diversas operaciones, métodos y algoritmos para clasificar los números manuscritos y predecir e interpretar nuevas imágenes. Además, aprenderás a utilizar R y plataformas de Deep Learning como H2O o TensoFlow.

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Más datos sobre el docente a cargo: David Manero

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