Aprende a construir sistemas de visión por computadora desde cero, con proyectos prácticos y modelos reales

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¿Qué aprenderás?

Fundamentos de imágenes digitales: RGB, HSV, escala de grises.

Procesamiento de imágenes: filtrado, convoluciones, transformaciones.

Detección de bordes, contornos y segmentación.

Detección de rostros y objetos usando Haar Cascades, HOG y modelos preentrenados.

Introducción a YOLO y MobileNet para detección avanzada.

Proyecto final: sistema de detección en tiempo real con webcam.

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Contenido del curso

Módulo Descripción
Módulo 1: Introducción a la Visión por Computadora
Definición, aplicaciones clave (medicina, seguridad, autos autónomos, AR/VR) y su relación con la IA.
Módulo 2: Procesamiento de Imágenes
Teoría y práctica del procesamiento básico de imágenes, incluyendo filtrado, detección de bordes, transformaciones y uso de OpenCV.
Módulo 3: Detección de Contornos y Segmentación de Imágenes
Aprenderás segmentación por umbralización para detección de objetos y formas.
Módulo 4: Detección de Rostros y Objetos con Modelos Preentrenados
Explorarás detectores clásicos como Haar Cascades y HOG, y los aplicarás para detección facial en imágenes y video
Módulo 5: Introducción a Modelos de Deep Learning en Visión por Computadora
Verás cómo se integran modelos como MobileNet y YOLO para tareas de detección de objetos con OpenCV.
Módulo 6: Sistema de Detección en Tiempo Real
Proyecto práctico para crear un sistema de detección de rostros y objetos en tiempo real con webcam.
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Descripción del Curso

Este curso ofrece una introducción completa a la visión por computadora, combinando teoría accesible con prácticas reales usando Python y OpenCV. Aprenderás desde la representación digital de imágenes hasta la implementación de modelos preentrenados como YOLO y MobileNet. A lo largo del curso desarrollarás habilidades para procesar imágenes, detectar objetos y construir sistemas en tiempo real. Ideal para quienes desean iniciarse en la visión por computadora con un enfoque práctico y moderno.
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¿Qué incluye el curso?

  • Clases teóricas claras con ejemplos reales.
  • Ejercicios guiados y notebooks en Colab listos para usar.
  • Actividades con código incompleto para que practiques resolviendo.
  • Acceso a recursos descargables y bibliografía recomendada.
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Público objetivo

  • Estudiantes y profesionales interesados en IA o procesamiento de imágenes.
  • Programadores que quieran incorporar visión por computadora en sus proyectos.
  • Curiosos tecnológicos que deseen aprender desde cero.
  • No necesitas experiencia previa con redes neuronales, ¡te acompañamos paso a paso!