Visión artificial contemporánea from Coursera

La visión por computador es una destreza indispensable en el mercado laboral, catalizando avances significativos en campos como la inteligencia artificial, la robótica y la automatización. Su uso transforma nuestra interacción con la tecnología, optimizando sistemas de producción y fomentando la innovación en la interacción humano-computadora. Nuestro curso brinda una comprensión detallada de esta tecnología, destacando su capacidad para procesar información visual en diversas tareas.

Daremos un enfoque profundo a la composición y procesamiento de imágenes desde una perspectiva computacional, concentrándonos en aprendizaje profundo y Redes Neuronales Convolucionales (CNN) para la clasificación de imágenes. Exploraremos modelos avanzados como los Transformer Visuales y técnicas como aprendizaje auto-supervisado, Few-Shot learning, y Masked Autoencoders, abarcando la detección de objetos, segmentación de imágenes y calibración de cámaras. En etapas avanzadas, nos enfocaremos en la reconstrucción 3D, análisis de movimiento, flujo óptico y temas emergentes como el metaverso y la realidad aumentada. El curso se basa en un aprendizaje teórico, el cual es reforzado con un enfoque práctico basado en casos y aplicaciones de la visión por computador en el mundo real. Los estudiantes accederán a recursos variados como videos, lecturas y actividades, promoviendo un aprendizaje integral y aplicado de esta tecnología revolucionaria.

¿Para quién es este curso?: (qué perfil de entrada debería tener el estudiante que toma este curso)

Este curso se dirige a cualquier persona que tenga interés en conocer de manera introductoria el área de la visión por computador y los avances contemporáneos que esta rama ha tenido en diferentes aplicaciones. Principalmente, está pensado para personas con por lo menos un título de pregrado en ingeniería y ciencias de la computación y es deseable que los estudiantes cuenten con conocimientos de básicos de programación. Sin embargo, cualquier persona que quiera estudiar esta área para aplicarla en su contexto puede tomar el curso.

What's inside

Syllabus

Introducción y fundamentos de la visión artificial

Este módulo ofrece una introducción a la visión por computador, abarcando desde su conceptualización hasta sus aplicaciones prácticas. Exploraremos las tareas fundamentales que constituyen este campo, la evolución histórica de la tecnología y los principios de cómo las máquinas interpretan las imágenes. Nos adentraremos en la naturaleza de las imágenes digitales, cómo se forman y cómo se estructuran los conjuntos de datos para su análisis. Introduciremos el uso del aprendizaje profundo para la clasificación de imágenes y desglosaremos los conceptos y la arquitectura detrás de las Redes Neuronales Convolucionales (CNN). Al final de este módulo, los participantes podrán construir su propia CNN y tendrán una comprensión sólida de los fundamentos de la visión por computador, preparándolos para sumergirse en aplicaciones más complejas.

Transformers Visuales en Reconocimiento, Detección y Segmentación

En este módulo exploramos los Transformers Visuales, su impacto en el campo de la visión por computador y sus aplicaciones en escenarios reales. Comenzaremos con una visión general de este sistema, introduciendo su arquitectura innovadora y cómo se diferencia de otros modelos en el procesamiento de imágenes. Además, examinaremos los componentes clave que permiten abordar tareas como la clasificación, detección y segmentación de imágenes. Además, introduciremos distintos métodos de supervisión del aprendizaje automático que darán al participante herramientas necesarias en escenarios donde no hay suficientes anotaciones. Finalizado este módulo, habremos estudiado también los fundamentos de la segmentación y sus inicios como tarea de visión por computador.

De la Reconstrucción 3D a la Visión Dinámica y Egocéntrica

En este módulo exploraremos los principios básicos de la reconstrucción 3D, el análisis de movimiento y la visión egocéntrica. Iniciaremos con una revisión de los parámetros esenciales para la calibración de cámaras, los cuales son cruciales para el análisis de imágenes en diversas aplicaciones de la visión por computadora. Proseguiremos con el estudio de las técnicas para la reconstrucción tridimensional y el análisis del movimiento, además de revisar algunas de sus aplicaciones prácticas en escenarios reales. Posteriormente, nos enfocaremos en la visión egocéntrica, examinando su evolución y algunas de las principales bases de datos que impulsan el progreso en este campo. Al finalizar este módulo, los participantes tendrán una comprensión sólida de los principios y técnicas que fundamentan la calibración de cámaras, el análisis de movimiento y la visión egocéntrica, preparándolos para aplicar estos conocimientos en el desarrollo de tecnologías de realidad aumentada, realidad mixta y entornos virtuales.

Generación de datos visuales y modelos fundacionales

Este módulo ofrece una introducción a la creciente área de la generación y a los modelos fundacionales en la visión por computador. Exploraremos herramientas de gran utilidad en la generación de imágenes sintéticas, como lo son las redes generativas y los modelos de difusión. Asimismo, los participantes aprenderán a reconocer las limitaciones de estos modelos y el funcionamiento del estado del arte. Exploraremos los elementos esenciales de los modelos fundacionales y cómo éstos permiten combinar datos de distinta naturaleza. Al finalizar, los participantes tendrán el conocimiento necesario para reconocer las piezas clave del desarrollo de herramientas de inteligencia artificial y estarán listos para aplicarlas en tareas de visión por computador.

Good to know

Know what's good

, what to watch for

, and possible dealbreakers

Diseñado para estudiantes de pregrado con conocimientos básicos de programación

Explica cómo usar el aprendizaje profundo para clasificar imágenes

Utiliza casos prácticos y aplicaciones para que los estudiantes puedan aplicar los conceptos aprendidos

Enseña técnicas avanzadas como Transformers Visuales y autosupervisión

Cubre una amplia gama de temas relacionados con la visión por computador, desde lo básico hasta lo avanzado

El curso es impartido por Pablo Andrés Arbeláez Escalante, quien es un reconocido experto en visión por computador

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Visión artificial contemporánea with these activities:

Leer "Introducción al Procesamiento de Imágenes" por Rafael C. González

Show steps

Este libro proporciona una base sólida en los conceptos teóricos y prácticos del procesamiento de imágenes, complementando el material del curso.

View Territorios funcionales rural-urbanos en... on Amazon

Show steps

Leer los capítulos 1-3 para comprender los fundamentos de procesamiento de imágenes
Resolver los ejercicios propuestos al final de cada capítulo

Revisit básico de funciones diferenciales e integrales

Show steps

Repasar estas funciones básicas ayudará a fortalecer la base matemática necesaria para el curso de visión por computador.

Show steps

Revisar los conceptos de derivadas e integrales.
Resolver problemas de práctica para reforzar la comprensión.

Participar en grupos de estudio de procesamiento de imágenes

Show steps

Colaborar con otros estudiantes te brindará diferentes perspectivas y apoyo para mejorar tu comprensión del material del curso.

Show steps

Unirse a grupos de estudio en línea o presenciales
Participar activamente en las discusiones y compartir tus conocimientos
Ayudar a otros estudiantes con sus consultas

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Career center

Learners who complete Visión artificial contemporánea will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Computer Vision Engineer

Computer Vision Engineers design and develop systems that can interpret and understand visual data. This course will provide you with a comprehensive understanding of the field, including image processing, object detection, and image recognition. The course's focus on deep learning and convolutional neural networks will be particularly valuable for this role.

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Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineers are responsible for building, deploying, and maintaining machine learning models. This course will help you gain a strong foundation in the fundamentals of machine learning, including supervised and unsupervised learning, feature engineering, and model evaluation. The course's emphasis on computer vision techniques will also be highly relevant to this role.

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Data Scientist

Data Scientists play a critical role in understanding data and developing models. The foundational data-centric skills taught in this course, such as data processing and analysis, are particularly relevant to this career. The course's focus on advanced techniques like deep learning and computer vision will help you build valuable expertise in this in-demand field.

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Robotics Engineer

Robotics Engineers design, build, and maintain robots. This course will help you develop the skills needed to work with computer vision systems, which are essential for robots to navigate and interact with their environment. The course's focus on 3D reconstruction and motion analysis will also be relevant to this role.

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Data Analyst

Data Analysts collect, clean, and analyze data to identify trends and patterns. This course will help you develop the skills needed to work with large datasets, including data visualization, statistical analysis, and machine learning. The course's focus on computer vision techniques will also be beneficial for analyzing visual data, such as images and videos.

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UX Designer

UX Designers design user interfaces for websites and mobile apps. This course will help you develop the skills needed to understand user behavior, create wireframes and prototypes, and conduct user testing. The course's focus on computer vision techniques will also be beneficial for developing user interfaces that are visually appealing and easy to use.

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Software Engineer

Software Engineers design, develop, and maintain software systems. This course will help you gain a strong foundation in the fundamentals of software development, including object-oriented programming, data structures, and algorithms. The course's focus on computer vision techniques will also be beneficial for developing software applications that can process and analyze visual data.

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Product Manager

Product Managers are responsible for developing and managing products. This course will help you develop the skills needed to understand customer needs, define product specifications, and manage product development. The course's focus on computer vision techniques will also be beneficial for developing products that can process and analyze visual data.

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Technical Writer

Technical Writers create documentation for software and hardware products. This course will help you develop the skills needed to write clear and concise technical documentation. The course's focus on computer vision techniques will also be beneficial for writing documentation on products that use computer vision technology.

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Business Analyst

Business Analysts identify and solve business problems. This course will help you develop the skills needed to understand business requirements, analyze data, and make recommendations. The course's focus on computer vision techniques will also be beneficial for analyzing visual data, such as images and videos, which can be helpful for understanding customer behavior and identifying trends.

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Technical Support Specialist

Technical Support Specialists provide technical support to users of software and hardware products. This course will help you develop the skills needed to troubleshoot technical problems, provide customer service, and resolve customer issues. The course's focus on computer vision techniques will also be beneficial for providing support for products that use computer vision technology.

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Quality Assurance Tester

Quality Assurance Testers test software and hardware products to ensure that they meet quality standards. This course will help you develop the skills needed to design test cases, execute tests, and report defects. The course's focus on computer vision techniques will also be beneficial for testing products that use computer vision technology.

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Photographer

Photographers take pictures of people, places, and things. This course will help you develop the skills needed to compose and capture photographs, edit and process images, and present your work. The course's focus on computer vision techniques will also be beneficial for understanding how cameras work and how to use image processing software.

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Science Teacher

Science Teachers teach science to students in elementary, middle, and high schools. This course will help you develop the skills needed to create engaging lesson plans, teach science concepts, and assess student learning. The course's focus on computer vision techniques will also be beneficial for teaching students about topics such as image processing and object recognition.

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