Vision Artificial Mediante Aprendizaje Automatico
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La visión artificial es una de las áreas de la ingeniería de sistemas que mayor interés ha adquirido en los últimos años, permitiendo resolver problemas tan diferentes como la conducción autónoma, el reconocimiento facial, la detección de defectos industriales o la interacción de robots con humanos. Por otro lado, los modelos de aprendizaje automático, como las redes neuronales...
La visión artificial es una de las áreas de la ingeniería de sistemas que mayor interés ha adquirido en los últimos años, permitiendo resolver problemas tan diferentes como la conducción autónoma, el reconocimiento facial, la detección de defectos industriales o la interacción de robots con humanos. Por otro lado, los modelos de aprendizaje automático, como las redes neuronales, son ampliamente utilizados en visión e inteligencia artificial.
Este libro está dirigido a estudiantes, investigadores y profesionales deseosos de profundizar en este apasionante campo. De forma práctica se revisan algunos conceptos básicos de visión artificial, así como algunos algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, todo ello acompañado de numerosos modelos que permiten resolver problemas actuales. Utilizando Python con Tensorflow o Pytorch, se explica cómo funcionan internamente y se entrenan distintos tipos de redes neuronales.
De forma didáctica, el libro guía al lector para que sea capaz de implementar y utilizar modelos más complejos, como los basados en redes siamesas, redes generativas antagónicas, redes recurrentes, redes de detección o segmentación, e incluso modelos de atención y modelos compuestos.
Además, el lector podrá descargar los códigos fuentes que se utilizan en el libro para facilitar el aprendizaje.
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