Aprendizaje automático e procesamiento de imágenes práctico: para reconocimiento facial, detección de objetos y reconocimiento de patrones usando Python

Capítulo 1: Instalación y configuración del entorno

Objetivo del capítulo: Preparar el sistema para el procesamiento y análisis de imágenes

Número de páginas: 20

Subtemas (2 principales)

1. Instalación de Jupyter Notebook

2. Instalación de OpenCV y otras dependencias de análisis de imágenes

3. Instalación de dependencias de redes neuronales

Capítulo 2: Introducción a Python y el procesamiento de imágenes

Objetivo del capítulo: Introducción a diferentes conceptos de Python y su aplicación en el procesamiento de imágenes.

Número de páginas: 50

Subtemas (2 principales)

1. Elementos esenciales de Python

2. Terminología relacionada con el análisis de imágenes

Capítulo 3: Procesamiento avanzado de imágenes con OpenCV

Objetivo del capítulo: Comprender los algoritmos y sus aplicaciones utilizando Python

Número de páginas: 100

Subtemas (2 principales):

1. Operaciones con imágenes

2. Transformaciones de imágenes

Capítulo 4: Enfoques de aprendizaje automático en el procesamiento de imágenes

Objetivo del capítulo: Implementación básica de modelos de Machine y Deep Learning para el procesamiento de imágenes, antes de su aplicación en escenarios en tiempo real

Número de páginas: 100

Subtemas (2 principales):

1. Clasificación y segmentación de imágenes

2. Aplicación de enfoques de aprendizaje supervisado y no supervisado a imágenes usando Python

Capítulo 5: Casos de uso en tiempo real

Objetivo del capítulo: Trabajar en 5 proyectos usando Python, aplicando todos los conceptos aprendidos en este libro

Número de páginas: 100

Subtemas (5 principales):

1. Detección facial

2. Reconocimiento facial

3. Reconocimiento de movimiento de gestos con las manos

4. Conceptualización de vehículos autónomos: Detección avanzada de carriles

5. Conceptualización de vehículos autónomos: Detección de señales de tráfico

Capítulo 6: Apéndice A

Objetivo del capítulo: Introducción a conceptos avanzados

Número de páginas: 50

Subtemas (2 principales):

1. AdaBoost y XGBoost

2. Redes neuronales acopladas por pulsos

Autor: Himanshu Singh
Editorial: Apress
Publicado: 27/02/2019
Páginas: 169
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.60lbs
Tamaño: 9.21h x 6.14w x 0.40d
ISBN13: 9781484241486
ISBN10: 1484241487
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencias de la computación
- Informática | Lenguajes | Python
- Informática | Programación | Código abierto

Sobre el autor
Himanshu Singh tiene más de cinco años de experiencia como profesional de la ciencia de datos. Actualmente es científico de datos sénior en Unify Technologies Private Limited. Imparte formación corporativa sobre ciencia de datos, ML y DL. También es profesor visitante de análisis en el Instituto de Estudios de Gestión Narsee Monjee, considerado uno de los institutos de gestión más importantes de la India. Es fundador de Black Feathers Analytics y Rise of Literati Clubs.