Cuando empecé a aprender sobre inteligencia artificial, hubo un concepto que se me atravesó varias veces sin entenderlo del todo: las redes neuronales convolucionales. Sabía que eran clave para la visión por computadora, pero no lograba conectar los puntos.
Eso cambió cuando encontré el curso gratuito de DeepLearning.AI en Coursera. No solo explican lo esencial con claridad, sino que lo llevan a casos reales que sí puedes aplicar.
El curso está enfocado por completo en redes neuronales convolucionales, también conocidas como CNN por sus siglas en inglés. Son una arquitectura especializada de redes neuronales diseñada para trabajar con datos visuales, como imágenes o vídeos.
La idea básica es que estas redes pueden identificar patrones espaciales: bordes, texturas, formas… y a partir de eso, construir una comprensión jerárquica de lo que hay en la imagen.
Una CNN comienza con filtros que detectan patrones simples, y mientras más capas se agregan, más complejos se vuelven esos patrones. Así se llega, por ejemplo, a reconocer un rostro o una señal de tráfico.
Lo interesante es que no hace falta programar qué buscar: la red aprende sola con datos suficientes. El curso arranca desde lo más básico y te hace implementarlo, paso a paso.
El curso está dividido en cuatro módulos bastante bien organizados:
- Módulo 1: Fundamentos. Es el más técnico en cuanto a código puro. Implementas desde cero operaciones de convolución y pooling, y entiendes por qué se usan.
- Módulo 2: Aplicaciones avanzadas. Se abordan temas como redes profundas, regularización, y sobre todo, transferencia de aprendizaje.
- Módulo 3: Detección de objetos. Aumenta la dificultad pero también la utilidad. Aprende a identificar objetos específicos dentro de una imagen.
- Módulo 4: Aplicaciones especiales. Reconocimiento facial y transferencia de estilo neuronal (arte generado por IA).
Cada módulo tiene una combinación de videos, lecturas, ejercicios prácticos y tareas de programación. Aunque los videos están en inglés, tienen doblaje al español generado por IA. Se entiende sin problemas.
Hay algunos detalles que conviene saber antes de lanzarse:
- Duración total: Aproximadamente 35 horas.
- Idioma: Español con doblaje automático.
- Valoración: 4.9 sobre 5.
- Estudiantes inscritos: Más de 538,000.
- Autor: DeepLearning.AI, una de las fuentes más confiables en IA.
Para sacarle provecho, necesitas sentirte cómodo programando en Python. No se requiere ser un experto, pero sí debes manejar estructuras básicas, for, if/else, listas y diccionarios. También ayuda saber un poco de álgebra lineal y machine learning.
Este curso va dirigido a:
- Estudiantes de inteligencia artificial.
- Programadores curiosos por el deep learning.
- Científicos de datos en formación.
- Desarrolladores de visión por computadora.
- Profesionales que ya usan Python y NumPy.
Un detalle que me gustó: las tareas de programación no son genéricas. Te hacen construir componentes que luego podrías reutilizar en proyectos reales.
Para inscribirte, no necesitas pagar nada si seleccionas la opción de “auditar el curso” al momento de registrarte. Solo ve aquí.
Y sigue estos pasos:
- Haz clic en “Inscribirse gratis”.
- En la siguiente pantalla, selecciona “Auditar el curso” o “Tomar el curso sin certificado”.
- Listo, ya puedes acceder al contenido completo.
Si luego quieres el certificado, puedes pagar por él, pero todo el contenido educativo está disponible sin costo. Ideal para explorar si realmente quieres profundizar en la IA aplicada a imágenes sin comprometer tu bolsillo desde el inicio.
