¿Cómo sabe una cámara que hay una persona en pantalla? Puede parecer magia, pero no lo es. La visión artificial le da a las máquinas la capacidad de interpretar imágenes, detectar objetos, seguirlos y hasta entender qué están haciendo. Yo no entendía mucho de esto hasta que tomé el curso gratuito “Percepción visual” de la Universidad de Columbia en Coursera.
Si te interesa la inteligencia artificial, los algoritmos de visión o simplemente quieres entender cómo funcionan tecnologías como el reconocimiento facial o la segmentación de imágenes, este curso te va a volar la cabeza.
Ver el mundo con ojos de algoritmo
No es lo mismo ver que entender lo que se ve. Y eso es justo lo que busca la visión artificial: que una máquina no solo reciba una imagen, sino que sepa qué hay en ella.
En este curso aprendí cómo los algoritmos separan el fondo de los objetos, cómo pueden seguir a alguien aunque cambie de posición o iluminación, y cómo logran dividir una imagen en regiones con significado.
Además, se enseña cómo funcionan las redes neuronales para reconocer patrones visuales y cómo entrenarlas desde cero usando backpropagation. La idea de que un modelo pueda aprender a distinguir entre una bicicleta y un gato se vuelve mucho más clara.
¿Qué me encontré en el curso?
El curso tiene una estructura clara, de menos a más. Son 5 módulos con un enfoque técnico pero muy bien explicado. Aquí te los resumo:
| Módulo | Tema | Duración | Contenido principal |
|---|---|---|---|
| 1 | Percepción visual | 2h | Lecturas sobre visión y percepción |
| 2 | Seguimiento de objetos | 13h | Tareas y discusión sobre tracking |
| 3 | Segmentación de imágenes | 16h | Ejercicios sobre agrupación de píxeles |
| 4 | Coincidencia de aspecto | 23h | Reconocimiento por apariencia visual |
| 5 | Redes neuronales | 27h | Construcción y entrenamiento de modelos |
Total: 82 horas de contenido. Disponible en inglés con subtítulos al español.
Lo que más me gustó fue que no se limitan a teoría. Las tareas requieren aplicar lo aprendido, razonar, y en algunos casos incluso programar. Aunque no se exige saber código, sí ayuda tener algo de experiencia con álgebra y cálculo.
¿Para quién es esto?
No es un curso básico, pero tampoco necesitas ser ingeniero de la NASA. Si ya tienes algo de experiencia en IA o quieres profundizar en visión por computadora, este contenido te va a servir mucho.
Perfil ideal del estudiante:
- Estudiantes de IA o ciencia de datos
- Personas interesadas en visión artificial
- Programadores que ya conocen Python
- Profesionales que usan redes neuronales
- Artistas digitales curiosos por los algoritmos visuales
Lo que se aprende incluye:
- Seguimiento de objetos en video
- Segmentación de regiones en una imagen
- Reconocimiento de objetos mediante apariencia
- Uso de redes neuronales para clasificación visual
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Cómo empezar en esta aventura visual
Para tomar el curso solo necesitas una cuenta en Coursera. No tiene costo si lo tomas en modo auditor. Aquí está el acceso: 👉 Inscríbete gratis al curso de Percepción Visual
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No se necesita cámara para entender cómo ven las máquinas. Solo curiosidad, conexión y ganas de aprender algo que, honestamente, cambia cómo ves el mundo.
