Detección de objetos personalizados con Azure AI Visión y Python

La visión por computadora está transformando la forma en que interactuamos con la tecnología, pero implementar modelos personalizados puede parecer desalentador.Este curso simplifica el proceso de entrenamiento, publicación y prueba de modelos de detección de objetos personalizados con Azure AI Visión. A través de explicaciones escritas claras y paso a paso y ejemplos de código, pasará de comprender los conceptos básicos de visión por computadora a implementar modelos operativos.Aprenderá cómo preparar conjuntos de datos de entrenamiento, evaluar el rendimiento del modelo con métricas modernas, publicar sus modelos en la nube y ejecutar scripts de prueba utilizando el SDK de Python. Qué aprenderá: Comprender la terminología básica de visión por computadora, los principios de etiquetado de imágenes y los fundamentos de entrenamiento de modelos; Configurar los recursos de Azure AI Visión y configurar su entorno de desarrollo de Python; Publicar modelos de detección de objetos personalizados entrenados para proteger los puntos finales de la nube; Probar modelos publicados escribiendo scripts de Python para enviar predicciones Aplicar las mejores prácticas para la autenticación de API, el manejo de errores y la administración de recursos.El curso comienza con conceptos fundamentales de detección de objetos y arquitectura de nube. A continuación, avanzará a través de guías escritas paso a paso que le mostrarán cómo administrar sus recursos de Azure, publicar su modelo personalizado y escribir código Python para ejecutar inferencias en nuevas imágenes.Este curso de solo texto está diseñado para desarrolladores principiantes, entusiastas de los datos y estudiantes de la nube que desean explorar la visión por computadora. No se requiere experiencia previa en aprendizaje automático, aunque es útil tener una familiaridad básica con Python.Comience a leer hoy para llevar el análisis de imágenes inteligente a sus aplicaciones Python.