Los mejores libros sobre visión artificial que deberías leer

Tanto si te estás iniciando en la IA como si ya tienes experiencia en aprendizaje automático, la visión artificial es un área apasionante y en rápido crecimiento. Pero con tantos libros disponibles, es difícil saber por dónde empezar o qué merece la pena. Por eso, hemos recopilado los mejores libros sobre visión artificial para todos los niveles, desde guías para principiantes hasta textos avanzados repletos de ejemplos reales. ¡Vamos a profundizar!

Aplicaciones de la Visión por Computador y la Experiencia de Superior en IA

La visión artificial, un campo transformador dentro de la inteligencia artificial, permite a las máquinas interpretar y actuar sobre datos visuales, revolucionando industrias en todo el mundo: desde vehículos autónomos que navegan por carreteras complejas hasta sistemas de imágenes médicas que detectan anomalías, las aplicaciones de la visión artificial son amplias e impactantes. IA superior Ejemplifica la aplicación práctica de la visión artificial para resolver desafíos del mundo real. Especializada en soluciones de IA a medida, nuestra empresa ha realizado proyectos innovadores, como un sistema de detección de basura basado en drones para una organización semigubernamental. Esta aplicación basada en SIG utilizó la visión artificial para identificar basura a partir de imágenes aéreas, optimizando las rutas de recolección de basura, reduciendo costos en 50% y mejorando la precisión de detección en 7% en comparación con expertos humanos. Otro proyecto implicó la transferencia de estilo de IA para imágenes médicas, lo que permitió la reutilización de modelos de aprendizaje automático existentes en diferentes dominios de imagen. Estas iniciativas destacan la experiencia de AI Superior en detección de objetos, análisis de imágenes y automatización de procesos, prestando servicio a industrias como la manufactura, la salud y los servicios públicos. 

El trabajo de AI Superior en automatización industrial incluye sistemas de control de calidad que detectan defectos en los procesos de fabricación, optimizando la producción y reduciendo los residuos. Nuestras soluciones también se extienden a las ciudades inteligentes y al comercio minorista, donde el procesamiento de vídeo en tiempo real y el análisis predictivo mejoran la eficiencia operativa. Al integrar la visión artificial con el IoT y el aprendizaje automático, AI Superior impulsa la innovación, ayudando a sus clientes a lograr escalabilidad y ventajas competitivas. 

1. Programación de visión artificial con Python: herramientas y algoritmos para analizar imágenes por Jan Erik Solem

Programación de Visión Artificial con Python: Herramientas y Algoritmos para Analizar Imágenes de Jan Erik Solem es una guía práctica para aquellos interesados en el campo de la visión artificial. Este libro práctico proporciona una introducción completa a las técnicas de visión artificial, incluyendo reconocimiento de objetos, reconstrucción 3D, imágenes estereoscópicas y realidad aumentada, todo implementado con Python. El autor, Jan Erik Solem, es un entusiasta de Python e investigador y emprendedor en visión artificial, con experiencia como profesor asociado y CTO de startups. Ha utilizado Python para visión artificial en docencia, investigación y aplicaciones industriales durante muchos años. El libro incluye ejemplos de código completos con explicaciones sobre cómo reproducir y desarrollar cada ejemplo, junto con ejercicios para ayudar a los lectores a aplicar lo aprendido. Está diseñado para estudiantes, investigadores y entusiastas con programación básica y habilidades matemáticas estándar.

¿Qué aprenderás?

• Técnicas básicas de procesamiento de imágenes, incluido filtrado, segmentación y detección de características.
• Temas avanzados como unión de imágenes, reconocimiento de objetos y modelado 3D con Python.
• Uso práctico de bibliotecas de Python como NumPy, PIL y SciPy para tareas de visión.

¿Para quién es este libro?

• Principiantes en visión artificial con conocimientos básicos de Python que buscan una introducción práctica.
• Programadores intermedios o investigadores que quieran aplicar algoritmos de visión a problemas del mundo real.

2. Visión artificial moderna con PyTorch por V Kishore Ayyadevara y Yeshwanth Reddy

Visión artificial moderna con PyTorch: Explore conceptos de aprendizaje profundo e implemente más de 50 aplicaciones de imágenes del mundo real, de V Kishore Ayyadevara y Yeshwanth Reddy. Esta guía completa conecta los principios fundamentales de las redes neuronales con técnicas avanzadas de visión artificial (CV). La segunda edición, publicada en junio de 2024, ofrece una hoja de ruta actualizada a través de arquitecturas de vanguardia, incluyendo transformadores y modelos de difusión, adaptados a aplicaciones del mundo real. Con más de 50 proyectos prácticos, los lectores pueden profundizar en tareas que abarcan desde la clasificación de imágenes y la detección de objetos hasta el modelado generativo y la IA multimodal. Los autores, ambos científicos de datos experimentados, ofrecen información sobre la implementación de modelos con herramientas como FastAPI y Docker, lo que garantiza una comprensión integral desde el desarrollo del modelo hasta la implementación en producción. Acompañado de código accesible en GitHub y compatible con Google Colab, este libro constituye un valioso recurso para quienes buscan aprovechar PyTorch para los desafíos de la CV.

¿Qué aprenderás?

• Fundamentos de aprendizaje profundo, incluidas CNN, RNN y aprendizaje por transferencia para tareas de visión.
• Implementación de más de 50 aplicaciones, como reconocimiento facial y generación de imágenes.
• Técnicas avanzadas como GAN, transformadores y aprendizaje de refuerzo en visión.

¿Para quién es este libro?

• Programadores Python intermedios con conocimientos básicos de aprendizaje automático.
• Científicos e ingenieros de datos que aspiran a especializarse en aprendizaje profundo para visión artificial.

3. Visión artificial: modelos, aprendizaje e inferencia por Simon JD Prince

Computer Vision: Models, Learning, and Inference de Simon JD Prince es una exploración completa y matemáticamente rigurosa de la visión artificial moderna a través de la lente del modelado probabilístico. Publicado por Cambridge University Press, este libro de texto de 598 páginas ofrece una introducción independiente que comienza con conceptos fundamentales de probabilidad y ajuste de modelos, avanzando gradualmente hacia sistemas de visión complejos. El enfoque de Prince enfatiza el uso de datos de entrenamiento para aprender relaciones entre imágenes observadas y aspectos del mundo, como estructuras 3D o clases de objetos, lo que permite a los lectores hacer nuevas inferencias a partir de nuevos datos de imágenes. La claridad y profundidad del libro han sido elogiadas por expertos en el campo, entre ellos William T. Freeman del MIT, quien lo describió como "un libro hermoso, que muestra todo de forma clara e intuitiva", y David J. Fleet de la Universidad de Toronto, quien destacó su valor tanto para estudiantes como para investigadores. Con más de 350 ilustraciones a todo color y más de 70 algoritmos descritos con suficiente detalle para su implementación, este texto sirve como un recurso educativo y una guía práctica para quienes buscan comprender los fundamentos matemáticos de la visión por computadora.

¿Qué aprenderás?

• Modelos probabilísticos para la visión, incluyendo métodos bayesianos y modelos gráficos.
• Técnicas de clasificación de imágenes, detección de objetos y comprensión de escenas.
• Algoritmos de inferencia como cadenas de Markov, Monte Carlo y métodos variacionales.

¿Para quién es este libro?

• Estudiantes de posgrado e investigadores en visión artificial o aprendizaje automático.
• Profesionales con sólidas formaciones matemáticas que buscan conocimientos teóricos.

4. Visión artificial: algoritmos y aplicaciones, de Richard Szeliski

Visión por Computador: Algoritmos y Aplicaciones, de Richard Szeliski, es un libro de texto completo y de gran prestigio que profundiza en las diversas técnicas utilizadas para analizar e interpretar imágenes. El libro no solo abarca conceptos fundamentales, sino que también explora aplicaciones prácticas y complejas, como la búsqueda de imágenes, la navegación autónoma y la realidad aumentada. Szeliski adopta un enfoque científico para formular problemas de visión por computador, analizándolos mediante los modelos clásicos y de aprendizaje profundo más recientes, y resolviéndolos con rigurosos principios de ingeniería. La segunda edición incorpora nuevo material sobre aprendizaje profundo y aplicaciones como la fotografía computacional móvil, la navegación autónoma y la realidad aumentada. Con más de 1500 nuevas citas y 200 nuevas figuras, el libro refleja los importantes avances en este campo durante la última década. Estructurado para apoyar currículos activos y cursos orientados a proyectos, incluye ejercicios al final de cada capítulo, haciendo hincapié en la prueba de algoritmos y ofreciendo sugerencias para proyectos de mitad de curso. En los apéndices se proporcionan materiales adicionales y temas matemáticos detallados, que abarcan álgebra lineal, técnicas numéricas, teoría de la estimación, conjuntos de datos y software.

¿Qué aprenderás?

• Técnicas de visión básicas, incluida la formación de imágenes, la detección de características y la visión estereoscópica.
• Temas avanzados como estimación de movimiento, reconstrucción 3D y aplicaciones de aprendizaje profundo.
• Información práctica sobre aplicaciones de visión en robótica, imágenes médicas y más.

¿Para quién es este libro?

• Estudiantes y educadores que buscan un libro de texto completo sobre visión por computadora.
• Profesionales que necesitan una referencia para algoritmos y aplicaciones de visión.

5. Aprendizaje profundo para sistemas de visión por Mohamed Elgendy

Aprendizaje Profundo para Sistemas de Visión de Mohamed Elgendy es una guía práctica que conecta los conceptos teóricos de aprendizaje profundo con las aplicaciones prácticas de visión artificial. Publicado por Manning Publications en 2020, este libro de 480 páginas ofrece un enfoque estructurado para construir sistemas de visión inteligentes y escalables capaces de interpretar y reaccionar a datos visuales en situaciones reales. Elgendy, un experto en IA con amplia experiencia en Amazon y Twilio, aprovecha su conocimiento del sector para presentar temas complejos de forma accesible, requiriendo únicamente conocimientos básicos de álgebra de secundaria. El libro está enriquecido con proyectos e ilustraciones del mundo real, lo que lo convierte en un recurso valioso para quienes desean comprender e implementar técnicas de aprendizaje profundo de vanguardia en visión artificial. Los temas que abarca incluyen clasificación de imágenes, detección de objetos, modelos generativos e incrustaciones visuales, proporcionando a los lectores un conjunto completo de herramientas para desarrollar aplicaciones avanzadas de visión artificial. Con su enfoque práctico y explicaciones claras, este libro sirve tanto como recurso educativo como guía práctica para quienes aspiran a ser profesionales de la visión artificial.

¿Qué aprenderás?

• Fundamentos del aprendizaje profundo, incluidas las CNN y el aprendizaje por transferencia.
• Técnicas de clasificación de imágenes, detección de objetos y segmentación semántica.
• Implementación práctica de modelos utilizando TensorFlow y Keras.

¿Para quién es este libro?

• Programadores con conocimientos básicos de Python y aprendizaje automático.
• Ingenieros y científicos de datos centrados en la creación de aplicaciones basadas en visión.

6. Geometría de vista múltiple en visión artificial por Richard Hartley y Andrew Zisserman

“Multiple View Geometry in Computer Vision” es una obra fundamental que profundiza en los fundamentos matemáticos de la visión artificial, con especial énfasis en la geometría de múltiples vistas. Escrito por Richard Hartley y Andrew Zisserman, el libro ofrece un tratamiento integral de la geometría proyectiva y sus aplicaciones en visión artificial. Abarca temas esenciales como la calibración de cámaras, la geometría epipolar y la reconstrucción 3D, ofreciendo rigurosas derivaciones matemáticas junto con algoritmos prácticos. La segunda edición incluye contenido actualizado que refleja los últimos avances en el campo. Con numerosas ilustraciones y ejemplos, el libro facilita la visualización de conceptos complejos. Sirve tanto como libro de texto para estudiantes como de referencia para investigadores y profesionales. La experiencia de los autores garantiza una exploración profunda y exhaustiva del tema. Este libro es ampliamente considerado como un pilar fundamental en el estudio de la geometría de la visión artificial.

¿Qué aprenderás?

• Conceptos básicos de geometría proyectiva y restricciones epipolares.
• Algoritmos para reconstrucción 3D, calibración de cámaras y visión estéreo.
• Técnicas para correspondencia estructura-movimiento y múltiples vistas.

¿Para quién es este libro?

• Estudiantes de posgrado e investigadores en visión artificial o robótica.
• Profesionales que trabajan en aplicaciones de visión 3D que requieren experiencia geométrica.

7. Visión por computadora: un enfoque moderno por David Forsyth y Jean Ponce

“Computer Vision: A Modern Approach”, de David Forsyth y Jean Ponce, ofrece una introducción completa al campo de la visión artificial. El libro combina fundamentos teóricos con aplicaciones prácticas, abarcando temas como la formación de imágenes, la detección de características y el reconocimiento de objetos. Integra rigor matemático con ejemplos del mundo real, facilitando una comprensión más profunda de conceptos complejos. Los autores enfatizan el desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas interpretar información visual. Centrado tanto en tareas de visión de bajo nivel como en las de alto nivel, el libro ofrece perspectivas sobre los desafíos y las soluciones en este campo. Amplias ilustraciones y ejercicios enriquecen el aprendizaje. Este texto se utiliza ampliamente en cursos académicos y constituye un valioso recurso para profesionales. Su enfoque moderno refleja el panorama cambiante de la investigación y las aplicaciones de la visión artificial.

¿Qué aprenderás?

• Conceptos fundamentales de visión, incluida la formación de imágenes y la extracción de características.
• Técnicas de reconocimiento de objetos, análisis de movimiento y comprensión de escenas.
• Fundamentos matemáticos de algoritmos y modelos de visión.

¿Para quién es este libro?

• Estudiantes de pregrado y posgrado que estudian visión por computadora.
• Educadores e investigadores que necesitan una referencia completa.

8. Aprendiendo OpenCV 4 Computer Vision con Python 3 por Joseph Howse y Joe Minichino

“Aprendiendo OpenCV 4 Visión Artificial con Python 3” es una guía práctica para crear aplicaciones de visión artificial con OpenCV y Python. El libro abarca conceptos fundamentales como el procesamiento de imágenes, el análisis de vídeo y las técnicas de aprendizaje automático. Proporciona instrucciones paso a paso para configurar OpenCV con Python y desarrollar aplicaciones prácticas. Los temas incluyen la detección de rostros, el seguimiento de objetos y la realidad aumentada. El autor prioriza el aprendizaje práctico, ofreciendo numerosos ejemplos de código y ejercicios. Actualizado para OpenCV 4, el libro refleja las últimas características y las mejores prácticas. Sirve como una introducción accesible para principiantes y una referencia útil para desarrolladores experimentados. Al finalizar, los lectores tendrán las habilidades necesarias para implementar sus propios proyectos de visión artificial.

¿Qué aprenderás?

• Técnicas básicas de OpenCV, incluido el procesamiento de imágenes y la detección de características.
• Aplicaciones avanzadas como reconocimiento facial, seguimiento de objetos y realidad aumentada.
• Implementación basada en Python de las últimas características de OpenCV 4.

¿Para quién es este libro?

• Principiantes con conocimientos básicos de Python y nuevos en visión artificial.
• Desarrolladores que buscan crear aplicaciones de visión prácticas con OpenCV.

9. Fundamentos de la visión por computadora por Antonio Torralba, Phillip Isola y William T. Freeman

“Fundamentos de la Visión Artificial” ofrece una introducción completa a los principios y técnicas que subyacen en el campo de la visión artificial. El libro se centra en el desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas interpretar la información visual del mundo. Abarca diversos temas, como la formación de imágenes, la detección de características, la segmentación y el reconocimiento de objetos. En este libro, los autores integran el rigor matemático con las aplicaciones prácticas, proporcionando a los lectores tanto conocimientos teóricos como experiencia práctica. El texto se enriquece con numerosas ilustraciones y ejemplos que facilitan la comprensión de conceptos complejos. Diseñado tanto para estudiantes como para profesionales, el libro sirve como libro de texto y guía de referencia. Su enfoque estructurado facilita una comprensión profunda del tema. Al conectar la teoría con la práctica, esta obra se erige como un valioso recurso en el estudio de la visión artificial.

¿Qué aprenderás?

• Técnicas de aprendizaje profundo, incluidas CNN, transformadores y modelos generativos.
• Tareas de visión básicas como clasificación de imágenes, segmentación y detección de objetos.
• Información sobre tendencias emergentes como el aprendizaje autosupervisado y los modelos de visión-lenguaje.

¿Para quién es este libro?

• Estudiantes y educadores que buscan un plan de estudios moderno de visión por computadora.
• Investigadores y profesionales que exploran el aprendizaje profundo en la visión.

10. Métricas de visión artificial: estudio, taxonomía y análisis, por Scott Krig

“Computer Vision Metrics” de Scott Krig ofrece un análisis exhaustivo de las métricas de evaluación utilizadas en el campo de la visión artificial. El libro ofrece un estudio exhaustivo de las técnicas y metodologías para evaluar el rendimiento de los sistemas de visión. Clasifica y analiza diversas métricas, proporcionando una taxonomía que facilita la comprensión de sus aplicaciones y limitaciones. Krig enfatiza la importancia de seleccionar las métricas adecuadas para diferentes tareas, como la clasificación de imágenes, la detección de objetos y la segmentación. El texto se enriquece con casos prácticos y ejemplos que ilustran las implicaciones prácticas de la selección de métricas. Diseñado tanto para profesionales como para investigadores, el libro sirve como guía para el desarrollo y la evaluación de algoritmos de visión artificial. Su enfoque estructurado facilita una comprensión más profunda de la evaluación del rendimiento en la computación visual. Al conectar los conceptos teóricos con las aplicaciones prácticas, esta obra se convierte en un recurso valioso en el estudio de las métricas de visión artificial.

¿Qué aprenderás?

• Taxonomía completa de métricas de visión y descriptores de características.
• Técnicas para evaluar algoritmos de procesamiento y reconocimiento de imágenes.
• Métodos prácticos para optimizar el rendimiento del sistema de visión.

¿Para quién es este libro?

• Ingenieros e investigadores centrados en la evaluación y optimización de algoritmos.
• Estudiantes avanzados que estudian métricas de rendimiento en visión por computadora.

11. Visión artificial para efectos visuales de Richard J. Radke

“Computer Vision for Visual Effects” de Richard J. Radke explora la intersección entre la visión artificial y los efectos visuales en cine y televisión. El libro profundiza en los algoritmos y técnicas utilizados para integrar imágenes generadas por computadora con secuencias de acción en vivo. Los temas que abarca incluyen seguimiento de cámara, reconstrucción 3D, renderizado basado en imágenes y captura de movimiento. Radke enfatiza las aplicaciones prácticas, ofreciendo perspectivas sobre los desafíos y soluciones que se encuentran en la industria de los efectos visuales. El texto se enriquece con ejemplos de proyectos reales que ilustran la implementación de técnicas de visión artificial en entornos de producción. Diseñado para estudiantes y profesionales, el libro sirve como recurso educativo y guía de referencia. Su enfoque estructurado facilita una comprensión integral del rol de la visión artificial en los efectos visuales. Al conectar la teoría con la práctica, esta obra se convierte en un recurso valioso en el estudio de la computación visual.

¿Qué aprenderás?

• Técnicas de captura de movimiento, seguimiento de cámara y renderizado basado en imágenes.
• Algoritmos para la reconstrucción y composición de escenas 3D en efectos visuales.
• Aplicaciones prácticas de la visión en la producción de películas y juegos.

¿Para quién es este libro?

• Investigadores en visión artificial interesados en aplicaciones de efectos visuales.
• Artistas de efectos visuales y cineastas que buscan conocimientos de visión técnica.

12. Ciencia de la visión: De los fotones a la fenomenología, por Stephen E. Palmer

De Stephen E. Palmer Ciencia de la visión: de los fotones a la fenomenología Es una obra fundamental que conecta la física de la luz con la psicología de la percepción visual. Publicado por MIT Press, este texto exhaustivo explora cómo se procesa la información visual, desde los fotones que inciden en la retina hasta la interpretación cerebral de escenas complejas. El enfoque interdisciplinario de Palmer integra la óptica, la neurofisiología y la ciencia cognitiva, lo que lo convierte en una piedra angular para la comprensión de la visión. Las claras explicaciones y la rigurosa base científica del libro lo han convertido en un recurso fundamental en la investigación de la visión. Su estilo atractivo atrae tanto a investigadores noveles como a experimentados. Con diagramas detallados y un enfoque fenomenológico, sigue siendo una referencia vital para el estudio de la percepción humana.

¿Qué aprenderás?

• Fundamentos de óptica, neurociencia visual y psicología perceptual.
• Mecanismos de la visión del color, percepción de profundidad e ilusiones visuales.
• Perspectivas sobre la visión humana relevantes para el diseño de visión por computadora.

¿Para quién es este libro?

• Investigadores y estudiantes en ciencias de la visión o psicología cognitiva.
• Profesionales de la visión artificial que buscan comprender la percepción humana.

13. Algoritmos numéricos: métodos para visión artificial, aprendizaje automático y gráficos, por Justin Solomon

De Justino Salomón Algoritmos numéricos Es una obra maestra moderna que unifica las técnicas computacionales en visión artificial, aprendizaje automático y gráficos. Publicado por CRC Press, este libro profundiza en los métodos numéricos que impulsan aplicaciones de vanguardia, desde el procesamiento de imágenes hasta el renderizado 3D. La prosa clara de Solomon y su enfoque en la implementación práctica hacen accesibles los algoritmos complejos. El texto es elogiado por su equilibrio entre rigor matemático y relevancia práctica, atractivo tanto para teóricos como para profesionales. Con ejemplos de código y ejercicios, es una guía práctica para dominar los desafíos computacionales. Este libro es de lectura obligada para quienes definen el futuro de las tecnologías visuales.

¿Qué aprenderás?

• Métodos numéricos como optimización, problemas de valores propios e interpolación.
• Aplicaciones en procesamiento de imágenes, reconstrucción 3D y aprendizaje automático.
• Técnicas para la resolución de problemas computacionales en visión y gráficos.

¿Para quién es este libro?

• Estudiantes de posgrado e investigadores en campos computacionales.
• Profesionales que buscan métodos numéricos para visión y aprendizaje automático

14. Visión artificial: algoritmos, aplicaciones y aprendizaje, de ER Davies

Visión por Computadora: Algoritmos, Aplicaciones, Aprendizaje de ER Davies, publicado en 2017 por Academic Press, es una guía completa sobre los principios fundamentales del campo y los avances modernos. Esta quinta edición integra algoritmos clásicos con técnicas de aprendizaje automático, abarcando temas desde la detección de bordes hasta el aprendizaje profundo. Davies, un académico experimentado, destaca por equilibrar la teoría con aplicaciones prácticas como la inspección y vigilancia industrial. Sus explicaciones claras y contenido actualizado lo hacen accesible y a la vez exhaustivo. Su amplio alcance lo convierte en un recurso valioso tanto para estudiantes como para profesionales. Es una excelente opción para quienes buscan una formación integral en visión. El libro ofrece una combinación de técnicas de visión clásicas y modernas. Su enfoque práctico garantiza su relevancia en el mundo real.

¿Qué aprenderás?

• Algoritmos de visión clásicos como detección de bordes y análisis de texturas.
• Técnicas de aprendizaje automático, incluidas redes neuronales para tareas de visión.
• Aplicaciones en sistemas industriales, médicos y de vigilancia.

¿Para quién es este libro?

• Estudiantes y educadores que buscan un libro de texto con una visión integral.
• Profesionales que aplican la visión en contextos prácticos y específicos de la industria.

15. Aprendizaje automático práctico para visión artificial por Valliappa Lakshmanan, Martin Görner y Ryan Gillard

Aprendizaje Automático Práctico para Visión Artificial, publicado en 2021 por O'Reilly Media, es una guía práctica de Valliappa Lakshmanan, Martin Görner y Ryan Gillard. Este libro se centra en la creación de sistemas de visión con TensorFlow, abarcando tareas como la clasificación de imágenes y la detección de objetos. Su enfoque basado en proyectos y flujos de trabajo en la nube lo hacen muy relevante para profesionales del sector. Las claras explicaciones de los autores y los ejemplos prácticos garantizan la accesibilidad para estudiantes de nivel intermedio. Se centra en soluciones escalables y listas para producción, lo que lo distingue de los textos puramente académicos. Este libro es ideal para quienes desean implementar aprendizaje automático en aplicaciones de visión. El libro enseña soluciones de visión prácticas y escalables. Su enfoque en TensorFlow y la computación en la nube se alinea con las necesidades del sector.

¿Qué aprenderás?

• Flujos de trabajo de aprendizaje automático para visión con TensorFlow y Keras.
• Técnicas de clasificación de imágenes, segmentación y análisis de vídeo.
• Implementación de modelos de visión basados en la nube para escalabilidad.

¿Para quién es este libro?

• Programadores intermedios con experiencia en aprendizaje automático.
• Científicos de datos e ingenieros que construyen sistemas de visión listos para producción

16. Aprendizaje automático práctico con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow por Aurélien Géron

Aprendizaje automático práctico con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow de Aurélien Géron, publicado en 2019 (segunda edición) por O'Reilly Media, es una guía de éxito en ventas sobre aprendizaje automático con un fuerte componente de visión. Este libro abarca todo el proceso de aprendizaje automático, desde el preprocesamiento de datos hasta el aprendizaje profundo, con aplicaciones prácticas de visión como la clasificación de imágenes. El estilo atractivo y los proyectos prácticos de Géron hacen accesibles conceptos complejos. Utilizando Scikit-Learn, Keras y TensorFlow, garantiza habilidades relevantes para la industria. Su alcance integral y ejemplos de código claros lo convierten en uno de los favoritos entre los estudiantes. Este libro es perfecto para quienes buscan una formación práctica en aprendizaje automático que incluya la visión. El libro enseña aprendizaje automático de principio a fin, centrándose en tareas de visión. Su enfoque práctico es ideal para estudiantes prácticos.

¿Qué aprenderás?

• Fundamentos de aprendizaje automático utilizando Scikit-Learn y TensorFlow.
• Técnicas de aprendizaje profundo para visión, incluidas CNN y procesamiento de imágenes.
• Flujos de trabajo prácticos de creación, evaluación e implementación de modelos.

¿Para quién es este libro?

• Programadores con conocimientos básicos de Python nuevos en el aprendizaje automático.
• Científicos e ingenieros de datos que trabajan en proyectos de visión y aprendizaje automático.

17. Algoritmos para el procesamiento de imágenes y visión artificial por JR Parker

Algoritmos para Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial de R. Parker, publicado en 2010 por Wiley, es una guía práctica de algoritmos de visión clásicos. Este libro se centra en la implementación de técnicas como la detección de bordes, la morfología y el análisis de texturas, con código en C y Java. Las claras explicaciones de Parker y su enfoque algorítmico lo hacen accesible a programadores que buscan habilidades prácticas. Su énfasis en los métodos tradicionales complementa los textos modernos de aprendizaje profundo, aunque carece de avances más recientes. Los ejemplos y ejercicios detallados del libro garantizan una sólida experiencia de aprendizaje. Es un recurso valioso para quienes dominan los algoritmos de visión fundamentales. El libro enseña la implementación práctica de técnicas de visión clásicas. Su enfoque basado en código es ideal para estudiantes prácticos.

¿Qué aprenderás?

• Algoritmos clásicos para detección de bordes, segmentación y análisis de textura.
• Técnicas de procesamiento de imágenes como filtrado y operaciones morfológicas.
• Implementación de algoritmos de visión en C y Java.

¿Para quién es este libro?

• Programadores con conocimientos básicos de codificación interesados en la visión clásica.
• Estudiantes y desarrolladores que buscan comprender los algoritmos de visión tradicionales.

18. Dominando la visión artificial con PyTorch 2.0 por M. Arshad Siddiqui

"Dominando la Visión Artificial con PyTorch 2.0" de M. Arshad Siddiqui, publicado en 2023, es una guía innovadora para construir sistemas de visión artificial con la última versión de PyTorch. Este libro profundiza en técnicas de aprendizaje profundo, desde CNN hasta transformadores de visión, con proyectos prácticos como la detección de objetos y la generación de imágenes. El enfoque claro y basado en código de Siddiqui garantiza que los lectores puedan implementar modelos avanzados de forma eficaz. Su enfoque en las nuevas características de PyTorch 2.0, como los gráficos de computación dinámica, lo mantiene a la vanguardia. Los proyectos prácticos y la relevancia del libro lo convierten en un libro excepcional. Es ideal para quienes desean dominar la visión artificial moderna con PyTorch. El libro enseña técnicas avanzadas de visión artificial utilizando PyTorch 2.0. Su enfoque basado en proyectos garantiza habilidades prácticas y actualizadas.

¿Qué aprenderás?

• Técnicas de aprendizaje profundo, incluidas CNN, GAN y transformadores de visión.
• Aplicaciones prácticas como detección de objetos, segmentación y síntesis de imágenes.
• Aprovechar las características de PyTorch 2.0 para un desarrollo eficiente de modelos.

¿Para quién es este libro?

• Programadores Python intermedios con experiencia en aprendizaje automático.
• Desarrolladores y científicos de datos centrados en aplicaciones de visión de vanguardia.

19. Aprendizaje profundo para visión artificial con Python por Adrian Rosebrock

Aprendizaje profundo para visión artificial con Python, de Adrian Rosebrock, publicado por primera vez en 2017 por PyImageSearch, es una guía muy valorada para crear aplicaciones prácticas de visión artificial mediante aprendizaje profundo. Este libro destaca por su enfoque práctico y centrado en el código, que guía al lector a través de proyectos reales como la clasificación de imágenes, la detección de objetos y el reconocimiento facial. Las claras explicaciones de Rosebrock y los extensos ejemplos de código Python, que aprovechan bibliotecas como TensorFlow y Keras, hacen accesibles conceptos complejos. Su enfoque en tutoriales prácticos y paquetes de código descargables garantiza una aplicabilidad inmediata, lo que le ha valido elogios de los profesionales. Si bien presupone conocimientos básicos de Python, su enfoque práctico lo convierte en uno de los favoritos entre los desarrolladores. Este libro es imprescindible para cualquiera que busque dominar el aprendizaje profundo en visión artificial con una mentalidad orientada a proyectos.

El libro capacita a los lectores para construir sistemas de visión robustos mediante ejercicios prácticos. Su énfasis en aplicaciones prácticas garantiza que las habilidades sean inmediatamente utilizables.

¿Qué aprenderás?

• Técnicas de aprendizaje profundo para clasificación de imágenes, detección de objetos y reconocimiento facial.
• Implementación práctica utilizando Python, TensorFlow, Keras y OpenCV.
• Estrategias para entrenar y optimizar redes neuronales para tareas de visión.

¿Para quién es este libro?

• Programadores con conocimientos básicos de Python que buscan experiencia práctica en aprendizaje profundo.
• Científicos de datos y desarrolladores que crean aplicaciones de visión para uso en el mundo real.

20. Visión artificial con Python 3 por Saurabh Kapur

Visión por Computador con Python 3 de Saurabh Kapur, publicado en 2018 por Packt Publishing, es una introducción popular y accesible a la visión por computador para desarrolladores de Python. Este libro destaca por su enfoque directo, que guía al lector a través de las técnicas fundamentales de visión por computador utilizando bibliotecas de Python como OpenCV, NumPy y Matplotlib. El enfoque de Kapur en aplicaciones prácticas, como el procesamiento de imágenes, la detección de objetos y el reconocimiento facial, lo hace ideal para estudiantes con experiencia práctica. Sus tutoriales paso a paso y ejemplos de código claros están dirigidos a quienes se inician en el campo, a la vez que ofrecen valor a los programadores de nivel intermedio. Si bien carece de la profundidad de textos más avanzados, su estilo accesible para principiantes y su relevancia para los ecosistemas modernos de Python lo convierten en una opción ideal. Este libro es perfecto para quienes se inician en la visión por computador con Python. El libro enseña habilidades esenciales de visión por computador a través de proyectos prácticos basados en Python. Su enfoque orientado al principiante garantiza un aprendizaje fluido.

¿Qué aprenderás?

• Técnicas básicas de visión artificial, incluido filtrado de imágenes, detección de bordes y extracción de características.
• Aplicaciones prácticas como detección de objetos, unión de imágenes y reconocimiento facial.
• Uso efectivo de bibliotecas de Python como OpenCV, NumPy y Matplotlib.

¿Para quién es este libro?

• Principiantes con conocimientos básicos de Python nuevos en visión artificial.
• Desarrolladores que buscan crear aplicaciones de visión prácticas con Python.

Conclusión

La visión artificial no es solo una palabra de moda: impulsa todo, desde el reconocimiento facial en tu teléfono hasta los coches autónomos. Y tanto si eres un principiante curioso como un desarrollador experimentado, el libro adecuado puede marcar la diferencia para comprender su funcionamiento.

Desde guías prácticas como "Programación de Visión Artificial con Python" hasta libros académicos de gran envergadura como "Geometría de Vista Múltiple en Visión Artificial", aquí encontrarás algo para cada tipo de estudiante. ¿Quieres ponerte en práctica con PyTorch? Sumérgete en la Visión Artificial Moderna con PyTorch. ¿Buscas fundamentos teóricos sólidos? "Visión Artificial: Modelos, Aprendizaje e Inferencia" o "Algoritmos y Aplicaciones de Szeliski" son excelentes opciones.

El mundo de la visión artificial evoluciona rápidamente, pero un buen libro sigue siendo una de las mejores maneras de construir un conocimiento sólido y duradero. Elige el que se ajuste a tus objetivos y estarás en camino de ver el mundo como una máquina.