Descripción
VISION ARTIFICIAL. COMPONENTES DE LOS SISTEMAS DE VISION Y NUEVAS
Resumen del libro
Esta obra es una guía esencial para comprender cómo las máquinas interpretan el mundo visual. De forma secuencial y con numerosos ejemplos prácticos, desglosa los conceptos básicos de la visión artificial, las tecnologías de procesamiento de imágenes más novedosas y las últimas tendencias en programación mediante aprendizaje automático. El lector encontrará una base sólida para implementar desde modelos sencillos hasta sistemas complejos con Deep Learning.
¿De qué trata?
El libro se estructura en dos partes claramente diferenciadas. En la primera, se realiza una introducción a la visión artificial y se presentan los componentes básicos de los sistemas de visión, proporcionando al lector los fundamentos necesarios para entender el campo. En la segunda parte, se adentra en las últimas tendencias en procesamiento con Deep Learning, utilizando ejemplos prácticos en TensorFlow y PyTorch. El lector aprenderá a implementar y utilizar modelos de diversa complejidad, incluyendo modelos generativos mediante redes GAN o de difusión, VAEs y U-Net, entre otros, aplicados a problemas como la conducción autónoma, el reconocimiento biométrico o la detección de defectos industriales.
Temas principales
- Fundamentos de visión artificial y componentes de los sistemas de visión.
- Procesamiento de imágenes y técnicas de aprendizaje automático.
- Deep Learning aplicado a la visión: TensorFlow y PyTorch.
- Modelos generativos: redes GAN, modelos de difusión y VAEs.
- Arquitecturas de redes neuronales como U-Net para segmentación de imágenes.
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a estudiantes, profesionales y entusiastas de la informática, la inteligencia artificial y la robótica que deseen adquirir o profundizar sus conocimientos en visión artificial. Es especialmente útil para aquellos que buscan una aproximación práctica y actualizada, con ejemplos de código, para implementar sistemas de visión en proyectos reales.
Qué aporta este libro
- Una comprensión sólida de los fundamentos teóricos y prácticos de la visión artificial.
- Habilidades para implementar modelos de Deep Learning con TensorFlow y PyTorch.
- Conocimiento de las arquitecturas y técnicas más avanzadas, como GANs y modelos de difusión.
- Capacidad para abordar problemas reales como la conducción autónoma o la inspección industrial.
Ficha técnica
- Autor: JAIME DUQUE DOMINGO, JAIME GOMEZ GARCIA-BERMEJO, E
- Editorial: RA-MA S.A. Editorial y Publicaciones
- Idioma: Español
- Tema: INFORMATICA: CUESTIONES GENERALES, VISION POR ORDENADOR
- Colección: INFORMATICA GENERAL
- Encuadernación: Bolsillo
- Fecha de edición: mayo de 2024
- Número de páginas: 498
- Peso: 1625 g
Valoración editorial
Se trata de un manual técnico de gran valor para quienes buscan una formación completa y actualizada en visión artificial. Su enfoque práctico, con ejemplos en los frameworks más utilizados, y su cobertura de modelos avanzados lo convierten en un recurso relevante tanto para la formación académica como para el desarrollo profesional en el campo de la inteligencia artificial.