Detección de Mascarillas Faciales con TensorFlow y OpenCV

La visión por computadora está transformando la forma en que interactuamos con los espacios públicos y garantizamos la seguridad. Construir un sistema de clasificación de objetos en tiempo real es una de las formas más prácticas de dominar el aprendizaje profundo. En este curso basado en texto, aprenderás a diseñar, entrenar e implementar una red neuronal convolucional (CNN) que detecta automáticamente si las personas usan mascarillas. Comenzarás con los conceptos fundamentales del preprocesamiento de imágenes y la visión por computadora antes de pasar a la implementación práctica utilizando TensorFlow y OpenCV. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos centrales de la visión por computadora, la representación de imágenes y las arquitecturas de aprendizaje profundo. - Preprocesar conjuntos de datos de imágenes sin procesar utilizando bibliotecas de Python para prepararlos para el entrenamiento de redes neuronales. - Construir una Red Neuronal Convolucional (CNN) desde cero para clasificar caras con y sin mascarilla. - Aplicar aprendizaje por transferencia utilizando arquitecturas modernas y ligeras optimizadas para dispositivos de borde en tiempo real. - Implementar la detección de rostros en imágenes estáticas y flujos de video en vivo utilizando OpenCV. - Evaluar el rendimiento de tu modelo utilizando matrices de confusión, precisión, recuperación y puntuación F1. El curso comienza con conceptos fundamentales en el procesamiento de imágenes y el diseño de redes neuronales. Luego progresarás a través de la preparación de datos, el entrenamiento del modelo y la implementación de inferencia en tiempo real utilizando canalizaciones estándar de visión por computadora. Este curso está diseñado para principiantes en ciencia de datos y aprendizaje automático que desean construir un proyecto práctico de portafolio de visión por computadora. No se requiere experiencia previa en aprendizaje profundo, aunque la familiaridad básica con Python es útil. Comienza a leer hoy mismo para construir tu primera aplicación de visión por computadora del mundo real.