Cuando se habla de visión artificial, da la impresión de que se trata de una película de ciencia ficción o de la ciencia del futuro. Sin embargo, esta tecnología ya existe y ofrece buenas oportunidades laborales, por eso, si te interesa el tema puedes hacer un curso de visión artificial.
Este campo del desarrollo tecnológico se utiliza con mucha frecuencia para la automatización industrial, reconocimiento facial, la seguridad, biometría, conducción autónoma y muchas otras áreas. En este post te invitamos a conocer más sobre la visión artificial y para qué se utilizan las librerías OpenCV y YOLO en el curso.
La visión artificial es un campo de la IA que implementa diferentes tecnologías como la robótica, informática o electrónica para lograr identificar rostros, imágenes o formas. También se le conoce como visión por ordenador y se vale de cámaras o sensores para detectar la información, luego la analiza e interpreta mediante algoritmos avanzados.
Actualmente se manejan tres tipos de sistemas basados en visión artificial y son los siguientes:
Sistemas por sensores de visión
Se trata de los sistemas más elementales que se pueden utilizar y se valen de uno o varios sensores para detectar el paso de un objeto. Por ejemplo, en una línea de producción industrial para identificar cierto tipo de artículos o se usan para descubrir intrusos en una zona vigilada.
Uso de cámaras inteligentes
Las cámaras inteligentes con buena resolución y los programas de identificación permiten procesar más información que los sensores, además tiene más aplicaciones generales.
Sistemas de visión avanzados
Estos sistemas poseen más cantidad de cámaras o con mayor resolución, el equipamiento para su puesta en marcha es más sofisticado, así que es más preciso. Por otra parte, los programas que utiliza para procesar la información son más avanzados, así que puede captar e interpretar más datos en menos tiempo.
¿De qué trata el curso de visión artificial con OpenCV y YOLO?
Hacer un curso de visión artificial es la mejor opción que tienes al alcance para aprender rápidamente los conceptos principales en este campo de la tecnología. Las aplicaciones que puede tener aumentan cada día gracias al entusiasmo por la inteligencia artificial, lo que garantiza fuentes de empleos en el futuro.
En la academia Unipython puedes realizar este curso de visión artificial, que tiene una duración de 40 horas y un costo en oferta de 32 euros. El mismo está ideado para estudiantes o profesionales que desean aprender más sobre la visión por computador y programar aplicaciones para analizar las imágenes. Para ello se valen de dos librerías: OpenCV y YOLO.
¿Para qué se utiliza la librería OpenCV?
Diseñada por la empresa Intel, se trata de la biblioteca de visión artificial más utilizada, una herramienta compatible con varios lenguajes de programación y sistemas operativos. Tiene más de 500 funciones orientadas a procesar imágenes, reconocer objetos, detectar movimientos, analizar las imágenes o videos, calibrar las cámaras y mucho más.
¿Para qué se utiliza la librería YOLO?
Una librería es el conjunto de archivos utilizados para desarrollar software compuestos por códigos y datos. La conocida como YOLO tiene la capacidad de detectar objetos específicos en las imágenes o vídeos que procesa en tiempo real. Para ello se basa en una única red neuronal convolucional.
¿Qué aprenderás en el curso de visión artificial?
Hacer este curso de visión artificial te permitirá adquirir habilidades para desarrollar las aplicaciones específicas que las empresas requieran para identificar objetos de una grabación. Por ejemplo, sectores como el farmacéutico, médico, agricultura, seguridad o control de calidad pueden necesitar tus servicios como programador para hallar soluciones relacionadas a la visión artificial. Algunos de los temas que verás en el curso de visión artificial son los siguientes:
- Aprender sobre el análisis y procesamiento de imágenes.
- Utilizar Python para desarrollar apps de Visión Artificial con OpenCV.
- Conocer la arquitectura, elementos y sensores utilizados en la visión por computador.
- Procesamiento de vídeos y reconocimiento facial.
- Desarrollo de algoritmos de reconocimiento de patrones y detección de objetos.
- Estudio de las características que permiten definir a un objeto en una imagen digital y cómo extraerlas.
- Calibración de cámaras y reconstrucciones 3D.
- Segmentación de imágenes.
- Desarrollo de apps para detectar objetos en imágenes y vídeos.
