Este repositorio contiene material y notas del curso Deep Learning: Computer Vision dictado por Platzi. El curso cubre desde los fundamentos de deep learning hasta técnicas avanzadas de visión por computadora y modelos de difusión.
- Duración: 4 horas de contenido, 8 horas de práctica
- Estado: Finalizado
- Certificado: Diploma
- Descripción: Introducción a las redes neuronales utilizando Python y Keras.
- Duración: 4 horas de contenido, 8 horas de práctica
- Estado: Finalizado
- Certificado: Diploma
- Descripción: Implementación y entrenamiento de redes neuronales usando PyTorch.
- Duración: 4 horas de contenido, 16 horas de práctica
- Descripción: Aprendizaje profundo en la construcción y entrenamiento de redes neuronales convolucionales con Python y Keras.
- Comprender los fundamentos del deep learning.
- Implementar redes neuronales usando diferentes frameworks como Keras, PyTorch y TensorFlow.
- Aplicar técnicas avanzadas de visión por computadora para la detección y segmentación de objetos.
- Generar imágenes utilizando modelos de IA avanzados.
- Conocimientos básicos de programación en Python.
- Familiaridad con conceptos matemáticos básicos como álgebra lineal y cálculo.
- Entusiasmo por aprender y aplicar técnicas de deep learning y visión por computadora.
- Clona el repositorio:
git clone https://github.com/feltoxXx/Deep-Learning-Computer-Vision.git
- Navega a través de las carpetas correspondientes a cada curso y módulo.
- Sigue las instrucciones y ejemplos proporcionados en cada carpeta para realizar las prácticas y proyectos.
Las contribuciones son bienvenidas. Si tienes alguna mejora o corrección, no dudes en hacer un pull request o abrir un issue.
¡Gracias por visitar este repositorio! Espero que encuentres útil el contenido y disfrutes del curso tanto como yo.