Unidad 2

LA DISCIPLINA DE LA VISIÓN POR COMPUTADORA

Descripción de la unidad

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Lección 1: Fundamentos de procesamiento de imágenes

El procesamiento de imágenes es una disciplina esencial en la inteligencia artificial que se centra en el análisis, manipulación y comprensión de imágenes digitales. En esta lección, exploraremos los fundamentos del procesamiento de imágenes, desde los conceptos básicos de programación hasta la aplicación de técnicas avanzadas para la clasificación y detección.

Al finalizar esta lección, los estudiantes habrán adquirido una comprensión sólida de los fundamentos del procesamiento de imágenes y estarán preparados para abordar problemas más complejos en el campo de la visión por computadora. Además, habrán ganado experiencia práctica con el uso de OpenCV y la implementación de modelos de aprendizaje profundo para tareas específicas de procesamiento de imágenes.

Descripción de la Lección

En este documento encuentras a detalle la descripción de la lección.

ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE

Actividad 1. Bases de Programación en Procesamiento de Imágenes

Actividad 2. Introducción a scikit-image

Actividad 3. Frameworks como OpenCV

Actividad 4. Problemas en visión computacional 

Lección 2: Redes Neuronales Convolucionales

Descripción de la Lección

En este documento encuentras a detalle la descripción de la lección.

ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE

Actividad 1. Introducción a La convolución

Actividad 2. Capa convolucional en una red neuronal

Actividad 3. Capa de pooling

Actividad 4. Redes Neuronal Convolucional aplicadas en MNIST reconocimiento de dígitos manuscritos

Actividad 5. Ejercicio I

Actividad 6. Ejercicio II

Actividad 7. Ejercicio III

¡Haz culminado la unidad 2!

Puedes volver a repasar esta unidad o avanzar a la siguiente cuando se encuentre habilitada.

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