Lección 1 del curso Introducción a la Visión por Computador con Deep Learning.
En esta primera lección del curso vamos a entender qué es la Visión por Computador y por qué el «Deep Learning» (o Aprendizaje Profundo) ha dado un impulso esencial para el avance de este campo de la Inteligencia Artificial. Además, daremos una breve mirada a las principales aplicaciones que tiene la Visión por Computador en la actualidad:
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Como acabamos de ver, la Visión por Computador es un campo de la Inteligencia Artificial que busca desarrollar aplicaciones que logren emular el sistema de visión humano.
Y el uso de Redes Neuronales Profundas (lo que se conoce como el «Deep Learning») ha sido un elemento clave en el «boom» que ha tenido la Visión por Computador en la última década, pues han permitido desarrollar sistemas robustos capaces de generar resultados en muchos casos comparables con la capacidad del sistema de visión humano. En particular, las Redes Convolucionales y las Redes Transformer son los dos tipos de modelos que son la base de la mayoría de los sistemas de Visión por Computador existentes en la actualidad.
Adicionalmente, vimos una introducción a las principales aplicaciones que actualmente se pueden implementar usando la Visión por Computador, entre las que se cuentan la clasificación de imágenes, la detección y segmentación de objetos, la estimación y análisis de pose, así como el uso combinado de Grandes Modelos de Lenguaje y sistemas de Visión por Computador para la descripción o generación de imágenes, entre otros.
Así que teniendo claro qué es la Visión por Computador moderna y cuáles son sus principales aplicaciones, en la próxima lección nos enfocaremos en otro elemento esencial de la Visión por Computador: las imágenes. En particular, veremos qué es una imagen digital y cómo una imagen es almacenada en un computador, un aspecto que resulta fundamental comprender claramente cuando desarrollamos sistemas de Visión por Computador.
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