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Curso completo de Deep Learning con Python para clasificación de imágenes, textos y audios
Pytorch es un paquete de Python de código abierto diseñado que se utiliza para aplicaciones que implementan visión artificial y procesamiento de texto.
Por otro lado, YOLO es un algoritmo de detección de objetos que divide una imagen en una cuadrícula para detectar los objetos dentro de la misma.
En este curso de Deep Learning con Python para clasificación de imágenes, textos y audios aprenderás a utilizar tanto Pytorch como YOLO tanto para la clasificación de imágenes como la detección de objetos.
¿A quién va dirigido?
Objetivos
- Adentrarse en el mundo del Deep Learning con Python.
- Aprender a identificar objetos dentro de imágenes, vídeos, etc…
- Aprender a clasificar imágenes utilizando PyTorch.
- Trabajar con Pytesseract como OCR de Python para identificar caracteres de texto en imágenes
- Trabajar con YOLO como técnica para detectar objetos en tiempo real dentro de imágenes, vídeos, etc...
¿Qué vas a aprender?
Pytorch es un paquete de Python de código abierto diseñado que se utiliza para aplicaciones que implementan visión artificial y procesamiento de texto. Por otro lado, YOLO es un algoritmo de detección de objetos que divide una imagen en una cuadrícula para detectar los objetos dentro de la misma. En este curso de Deep Learning con Python para clasificación de imágenes, textos y audios aprenderás a utilizar tanto Pytorch como YOLO tanto para la clasificación de imágenes como la detección de objetos.
Requisitos
- Tener conocimientos en el lenguaje de programación Python.
- Disponer de cuenta de Google con acceso a Google Colab como entorno de desarrollo online.
- Conocimientos básicos sobre algoritmos de detección de objetos.
- Disponer de permisos suficientes en el equipo para poder instalar software.
Temario del curso
Introducción
- ¿Qué es el deep learning?
- Deep learning con Python
- Google Colab como entorno de desarrollo
- Estructuras de datos
- Operaciones con vectores
- Operaciones con matrices
- Eventos
- Probabilidad
- Variables aleatorias
- Regresión lineal
Redes neuronales
- ¿Qué es una red neuronal?
- Arquitectura de las redes neuronales
- Introducción a las redes neuronales convolucionales
- Capas conectadas
- Capas convolucionales
- Agregar canales
- Circunvolución 2D
- Conv2D
- Funciones de perdida
Redes neuronales recurrentes
- Introducción a las redes neuronales recurrentes
- Redes neuronales recurrentes vs redes neuronales convolucionales
- RNNLayer
- RNNNode
- Juntando RNNLayer y RNNNode
- Representación de datos
PyTorch
- Introducción
- Instalación
- Modelo
- Capa
- Trainer
- ¿Qué son los tensores y para qué sirven?
- Tensores de PyTorch
- Vectores, matrices y cubos
- Operaciones con tensores
- Redes neuronales convolucionales
Clasificación de imágenes con PyTorch
- Introducción
- Definir el modelo de clasificación
- Entrenar el modelo de clasificación
- Guardar el modelo
- Cargar el modelo
- Preprocesar imágenes
- Reconocer imágenes
- Realizar predicciones
- Comprobación
- Clasificación de imágenes
- Segmentación de imágenes
Entrenamiento con Pytorch
- Configuración
- Definir el modelo de clasificación
- Guardar y cargar el modelo
- Entrenamiento supervisado vs no supervisado
- Entrenamiento clasificación de imágenes
- Preparando el conjunto de datos para entrenar
- Entrenamiento con el conjunto de datos
Computer Vision
- Introducción
- Usos en la actualidad
- Librerías más utilizadas
- OpenCV
Identificación de objetos con YOLO
- Introducción a YOLO
- ¿Cómo funciona?
- Detección de objetos en imágenes
- Detección de objetos en vídeos
- Detección de objetos en tiempo real
- Etiquetado de imágenes en formato YOLO
- Etiquetado de vídeos en formato YOLO
- Ejemplos más destacados en la actualidad: Detectron2 y Pothole Detector
Entrenamiento de YOLO con Darknet
- ¿Qué es Darknet?
- Instalación
- Configuración
- Entrenamiento supervisado vs no supervisado
- Preparación de archivos para entrenamiento
- Entrenamiento con imágenes
- Entrenamiento con vídeos
- Preparación de conjunto de datos para entrenamiento
- Entrenamiento con conjuntos de datos
Creación de un conjunto de datos en formato YOLO
- Herramientas para gestionar conjuntos de datos masivos
- Descarga de imágenes en conjuntos de datos masivos
- Transformación masiva de los datos descargados a formato YOLO
- Preparación de archivos para el entrenamiento
OCR con PyTorch
- Introducción a EasyOCR
- ¿Cómo usarlo?
- Instalación de EasyOCR
- Detección de texto
- Reconocimiento de texto
- Extracción de texto
- Transformar imagen a texto
- Uso de distintos lenguajes
- Búsqueda mediante el uso de expresiones regulares
OCR con PyTesseract
- Introducción a PyTesseract
- Detección de texto
- Extracción de texto
- Reconocimiento de texto
- Transformar imagen a texto
- Transformación a PDF
- Uso de distintos lenguajes
- Procesamiento por lotes
- Búsqueda mediante el uso de expresiones regulares
Identificación de audio con PyTorch
- Introducción a torchaudio
- Utilizando torchaudio
- Detección de audio
- Reconocimiento de audio
- Transformación de audio
- Detección de audio en vídeos
- Datasets de audio
Testimonios de nuestros clientes
Curso de Deep Learning con Python para clasificación de imágenes, textos y audios bonificado para Empresas a través de FUNDAE
Somos entidad organizadora de FUNDAE, todas nuestras formaciones se pueden bonificar hasta el 100%, sujeto a vuestro crédito disponible y a cumplir con todos los requisitos de realización establecidos por la Fundación Estatal para el Empleo.
Si desconoces el funcionamiento de las bonificaciones, ofrecemos el servicio de gestión en FUNDAE, consúltanos cualquier duda que te surja.
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