Ir al contenido
Inicio └Visión Artificial
Visión Artificial

Visión Artificial


La visión artificial está revolucionando la forma en que las máquinas perciben e interpretan su entorno. En este curso aprenderás desde cero cómo implementar sistemas de visión artificial utilizando cámaras, algoritmos de procesamiento de imágenes y herramientas de inteligencia artificial.

Este curso combina teoría y práctica, guiándote paso a paso desde los conceptos básicos hasta desarrollos funcionales, con ejercicios que simulan escenarios reales en la industria, la automatización y la robótica.

Ideal para: Ingenieros, técnicos, desarrolladores y cualquier profesional que quiera introducir la visión por computador en sus proyectos.

Unirse a este curso
Responsable Albert Prieto
Última actualización 10/07/2025
Miembros 1
Intermedio
  • MÓDULO INTROUCCIÓN A PYTHON
    22Lecciones ·
    • Introducción a Python
    • Introducción Google colab
    • Mi primer programa
    • Variables y Reglas Para Nombrar Variables
    • Tipos de Datos en Python
    • Cadenas de Caracteres y algunos métodos
    • Recibiendo Datos del Usuario
    • Operadores en Python
    • Sentencias Condicionales en Python
    • Comentarios en Python
    • Listas y tuplas
    • Diccionarios
    • Ciclos
    • Funciones
    • Recursividad
    • Archivos
    • Importaciones
    • Excepciones y errores
    • Programación orientada a objetos
    • GUI
    • Ejercicio
    • Gemini
  • MÓDULO LIBRERÍAS FUNDAMENTALES DE PYTHON - NUMPY
    10Lecciones ·
    • Qué es numpy
    • Básicos de Numpy
    • Creación arrays tipo
    • Operaciones matemáticas básicas
    • Álgebra lineal con NumPy
    • Estadística
    • Reorganizar arrays
    • Cargar ficheros txt
    • Máscara de booleanos e indexación avanzada
    • Caso práctico
  • MÓDULO LIBRERÍAS FUNDAMENTALES DE PYTHON - PANDAS
    10Lecciones ·
    • Qué es pandas
    • Dataframes y métodos básicos
    • Carga de ficheros
    • Indexación avanzada
    • Iterar dataframes
    • Caso práctico
    • Añadir y eliminar columnas
    • Juntar información de dataframes
    • Limpieza de valores Nan
    • Caso práctico
  • MÓDULO LIBRERÍAS FUNDAMENTALES DE PYTHON - MATPLOTLIB
    17Lecciones ·
    • Qué es Matplotlib
    • Primera gráfica
    • Múltiples gráficos
    • Figuras
    • Subplots
    • Apariencia
    • Guardar figuras
    • Uso de datos de Pandas y Numpy
    • Uso de TEX
    • Histogramas
    • Gráficas de barras
    • Gráficos de pastel
    • Series Temporales
    • Tablas
    • Gráficas de dispersión
    • Mapas de calor
    • Caso práctico
  • MÓDULO LIBRERÍAS FUNDAMENTALES DE PYTHON - SEARBON
    11Lecciones ·
    • Qué es Searbon
    • Importar datos de Searbon
    • Gráficos Básicos
    • Estilos
    • Gráficos Categóricos
    • Gráficos avanzados
    • Mapas de calor
    • Mapas de cluster
    • Matriz de gráficos
    • Gráficos de regresión
    • Caso práctico
  • MÓDULO LIBRERÍAS FUNDAMENTALES DE PYTHON - OPENCV
    14Lecciones ·
    • Qué es OPENCV
    • Funciones básicas
    • Detectar y dibujar bordes
    • Dibujar
    • Cargar Información
    • Umbralización
    • Transformaciones geométricas
    • Operadores Lógicos
    • Filtrado
    • Canales de color
    • Detecciones de bordes
    • Histogramas
    • Separación de canales de colores
    • Caso práctico
  • MÓDULO LIBRERÍAS FUNDAMENTALES DE PYTHON - PYTORCH
    6Lecciones ·
    • Tensores
    • Cálculo de grandientes
    • MLP
    • Carga de datos
    • Entrenamiento
    • Evaluación del modelo
  • MÓDULO LIBRERÍAS FUNDAMENTALES DE PYTHON - TENSORFLOW
    6Lecciones ·
    • Tensorflow y tensores
    • MLP con KERAS
    • Preparación de un Dataset
    • Entrenamiento y evaluación de un modelo
    • CNN
    • RNN
  • MÓDULO VISIÓN POR COMPUTADOR
    15Lecciones ·
    • Componentes conectados
    • Operaciones con Histogramas
    • Ruído y limpieza
    • Template matching
    • Harris-Stephens
    • MSER
    • SIFT
    • ORB
    • Hough y detección de líneas
    • Houhg y detección de círculos
    • Crecimiento de regiones
    • División y fusión
    • Segmentación por Watershed
    • kmeans clustering
    • Filtros Gabor
  • MÓDULO VISIÓN POR COMPUTADOR AVANZADO
    7Lecciones ·
    • Segmentación de instancias
    • Segmentación semántica
    • Segmentación panóptica
    • Colorización
    • Eliminación de ruído
    • Transferencia de estilo
    • Unión de imágenes
  • MÓDULO VISIÓN ARTIFICIAL
    9Lecciones ·
    • Cámaras de visión artificial
    • Óptica
    • Tipos de ópticas
    • Iluminación
    • Calibración
    • Calibración de los parámetros de una cámara
    • Factores ambientales
    • Elección de un sistema de visión artificial
    • Caso práctico