Objetivo: Programación usando el lenguaje Python en Raspberry PI/ Linux, aplicando teorías de procesamiento de imagen, base de datos y clasificadores, enfocadas al aprendizaje de máquina (Inteligencia Artificial)
Matriz Quito: Av. Amazonas y Mariscal Foch E4-181
MODALIDAD
Del 21 al 30 de julio (18:00 a 21:00)
DURACIÓN:
32 Horas académicas/40H complementadas con plataforma
REQUISITOS SOFTWARE, HARDWARE:
LINUX O MÁQUINA VIRTUAL, CONEXIÓN A INTERNET, CÁMARA PC/USB.
RASPBERRY PI *OPCIONAL
CONOCIMIENTOS PREVIOS:
Programación básica, conocimientos en matrices y vectores
MODALIDAD
Del 21 al 30 de julio (18:00 a 21:00)
DURACIÓN:
32 Horas académicas/40H complementadas con plataforma
REQUISITOS SOFTWARE, HARDWARE:
LINUX O MÁQUINA VIRTUAL, CONEXIÓN A INTERNET, CÁMARA PC/USB.
RASPBERRY PI *OPCIONAL
CONOCIMIENTOS PREVIOS:
Programación básica, conocimientos en matrices y vectores
1) Introducción a Raspberry PI y Raspbian.
• Redes LAN, S.O Raspbian, Linux básico
• Programación en Python
• Estructuras, funciones, clases
• Conexión pines digitales GPIO, librerias
2) Librería para el pocesamiento de imagen.
• Librerías: Numpy, Matplotlib, Opencv, Scikit Learn
• Captura y procesamiento de video/imagen
• Lectura y escritura
• Operaciónes aritméticas en imágenes
• Histogramas, geometría y pixeles
3) Pre procesamiento de imagen y video
• Eliminación de ruido
• Filtros, umbrales
• Contornos, funciones de dibujo
• Detección de colores, figuras, placas, tarjetas
4) Detección de objetos
• Pirámide de imágenes
• Imágenes deslizantes
• Template matching
• Extracción de características
• LPB, HOG, HAAR, SURF/SIFT/ORB
5) Aprendizaje y detección
• Template matching
• Detección de rostros
• Detección de peatones y objetos
6) Aprendizaje supervisado
7) Decisión inteligente.
• Aprendizaje supervisado
Clasificación
Regresión
• Aprendizaje no supervisado
• Aprendizaje reforzado
• Clasificadores
• Redes LAN, S.O Raspbian, Linux básico
• Programación en Python
• Estructuras, funciones, clases
• Conexión pines digitales GPIO, librerias
2) Librería para el pocesamiento de imagen.
• Librerías: Numpy, Matplotlib, Opencv, Scikit Learn
• Captura y procesamiento de video/imagen
• Lectura y escritura
• Operaciónes aritméticas en imágenes
• Histogramas, geometría y pixeles
3) Pre procesamiento de imagen y video
• Eliminación de ruido
• Filtros, umbrales
• Contornos, funciones de dibujo
• Detección de colores, figuras, placas, tarjetas
4) Detección de objetos
• Pirámide de imágenes
• Imágenes deslizantes
• Template matching
• Extracción de características
• LPB, HOG, HAAR, SURF/SIFT/ORB
5) Aprendizaje y detección
• Template matching
• Detección de rostros
• Detección de peatones y objetos
6) Aprendizaje supervisado
7) Decisión inteligente.
• Aprendizaje supervisado
Clasificación
Regresión
• Aprendizaje no supervisado
• Aprendizaje reforzado
• Clasificadores
BENEFICIOS:
✅ 100% práctico enfocado al desarrollo de prototipos, proyectos (Pregrado y Postgrado)
✅ Registro Setec Oficial
✅ Asesoría gratuita, Ingeniero Certificado
INVERSIÓN
Público en general: 160$
NOTA: Aplica pagos con transferencia/depósito, con tarjeta de crédito tienen recargo del 15% .
✅ 100% práctico enfocado al desarrollo de prototipos, proyectos (Pregrado y Postgrado)
✅ Registro Setec Oficial
✅ Asesoría gratuita, Ingeniero Certificado
INVERSIÓN
Público en general: 160$
NOTA: Aplica pagos con transferencia/depósito, con tarjeta de crédito tienen recargo del 15% .
