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CV, o Visión por Computadora, es un campo de la inteligencia artificial que se centra en permitir a las computadoras interpretar y entender información visual del mundo. Involucra el desarrollo de algoritmos y técnicas que permiten a las máquinas procesar, analizar y extraer ideas significativas de imágenes y videos digitales. La Visión por Computadora tiene sus raíces en la década de 1960 pero ha visto avances significativos en años recientes debido a la disponibilidad de grandes conjuntos de datos, un aumento de poder computacional y el surgimiento de técnicas de aprendizaje profundo.
Características principales
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Precio
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Modo de empleo
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Luma AI | Capture el mundo en 3D realista utilizando la cámara del iPhone | Para usar Luma AI, simplemente descargue la aplicación iOS desde App Store o acceda a la API web. Con la aplicación, los usuarios pueden capturar el mundo real en 3D escaneando objetos o escenas utilizando la cámara de su iPhone. La aplicación utiliza la tecnología ARKit para habilitar experiencias de realidad aumentada (AR). Los modelos 3D capturados se pueden editar utilizando la aplicación iOS Fields Editor. Para usuarios avanzados, la API de Luma ofrece la capacidad de generar activos y entornos 3D fotorealistas de alta calidad a escala, lo que permite a los artistas de juegos y profesionales de CGI ahorrar tiempo en la creación de activos. | |
Resume Worded | Califica Mi Currículum: Obtén una revisión gratuita de un experto de tu currículum al instante |
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| Para utilizar Resume Worded, los usuarios pueden comenzar subiendo su currículum o perfil de LinkedIn para obtener una revisión gratuita de un experto. La plataforma analizará el contenido y proporcionará feedback personalizado sobre las áreas que necesitan mejorar. Los usuarios también pueden adaptar sus currículums a descripciones de trabajo específicas en segundos utilizando la función de currículum dirigido. Además, los usuarios pueden optimizar sus perfiles de LinkedIn para aumentar la visibilidad y generar más oportunidades laborales. La plataforma ofrece varios modelos de currículum, plantillas de correos electrónicos para networking y consejos profesionales para mejorar las estrategias de búsqueda de empleo de los usuarios. |
Meshy | Conversión de texto a 3D | Para usar Meshy, simplemente ingresa el texto deseado o la imagen en 2D y la IA generará un activo en 3D en menos de un minuto. | |
Kickresume | Plantillas de currículum y carta de presentación profesionales | Para utilizar Kickresume, simplemente regístrate o inicia sesión en tu cuenta. Desde allí, puedes elegir crear un nuevo currículum o carta de presentación desde cero utilizando las plantillas disponibles o importar tus datos existentes desde LinkedIn. Kickresume ofrece un escritor de currículums basado en IA y un escritor de cartas de presentación basado en IA, que pueden generar contenido relevante según tu puesto de trabajo. Los usuarios también pueden buscar ejemplos de currículums y cartas de presentación para inspiración y utilizar la función de verificación de currículums para recibir comentarios. Además, Kickresume ofrece un constructor de sitios web personales para convertir los currículums en carteras en línea. | |
ResumeBuilder.com | Más de 30 plantillas profesionales y personalizables | Comience su currículum de forma gratuita con más de 30 plantillas profesionales y personalizables. Personalice fuentes, colores y diseño. Utilice sugerencias de currículum impulsadas por IA. Importe desde LinkedIn. Descargue como PDF o archivo de texto. | |
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| Para usar Rezi, simplemente regístrese para obtener una cuenta gratuita y comience a crear su currículum. Rezi ofrece una interfaz fácil de usar donde puede ingresar su información personal, experiencia laboral y educación. La tecnología potenciada por IA generará contenido de currículum personalizado, puntos clave y un resumen. También puede usar Rezi para generar cartas de presentación y cartas de renuncia. Una vez que haya terminado, puede exportar su currículum como un documento de Word, PDF o archivo de Google Drive. |
EarnBetter | Formateo y reescritura de currículos con IA | Para utilizar el servicio gratuito de EarnBetter, los buscadores de empleo pueden cargar su currículo actual para obtener una versión profesional de forma gratuita. El asistente de búsqueda de empleo de IA también proporcionará coincidencias de trabajo personalizadas basadas en el perfil y las preferencias del usuario. Además, el asistente puede personalizar un currículo y una carta de presentación para cada trabajo en EarnBetter de forma gratuita, lo que ayuda al usuario a destacarse de la competencia. | |
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Vehículos autónomos: Detectar y rastrear señales de tráfico, marcas de carril, peatones y otros vehículos.
Imágenes médicas: Analizar escaneos médicos para detectar anomalías o ayudar en el diagnóstico.
Retail: Monitorear el comportamiento de los clientes, optimizar diseños de tiendas y gestionar inventario utilizando visión por computadora.
Agricultura: Monitorear la salud de los cultivos, detectar plagas y optimizar riego mediante imágenes aéreas.
Seguridad y vigilancia: Identificar actividades o individuos sospechosos en transmisiones de video en tiempo real.
La visión por computadora ha recibido críticas positivas tanto de investigadores como de profesionales de la industria. Los usuarios elogian su capacidad para automatizar tareas visuales tediosas y que consumen mucho tiempo, mejorar la precisión y eficiencia, y habilitar nuevas aplicaciones en diversos dominios. Sin embargo, algunos usuarios también destacan desafíos como la necesidad de grandes conjuntos de datos anotados, recursos computacionales y el potencial sesgo en los modelos entrenados. En general, el consenso es que la visión por computadora es una tecnología transformadora con un potencial inmenso, pero requiere un desarrollo y despliegue cuidadosos para garantizar equidad, transparencia y robustez.
Una aplicación móvil que utiliza reconocimiento facial para desbloquear el dispositivo del usuario o autenticar pagos.
Una aplicación de realidad aumentada que superpone información sobre objetos o lugares emblemáticos en la vista de la cámara del usuario.
Un sistema de hogar inteligente que utiliza detección de objetos para identificar y rastrear la ubicación de objetos domésticos.
Una plataforma de redes sociales que etiqueta automáticamente amigos en fotos subidas por los usuarios mediante reconocimiento facial.
Para usar técnicas de Visión por Computadora, típicamente necesitas seguir estos pasos: 1. Recolección de datos: Reunir un gran conjunto de datos de imágenes o videos etiquetados relevantes para tu tarea. 2. Preprocesamiento de datos: Limpiar, normalizar y aumentar los datos para mejorar el rendimiento del modelo. 3. Selección de modelo: Elegir una arquitectura de modelo de CV apropiada basada en tu tarea específica y conjunto de datos. 4. Entrenamiento del modelo: Entrenar el modelo seleccionado usando los datos preprocesados, a menudo utilizando frameworks de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch. 5. Evaluación del modelo: Evaluar el rendimiento del modelo entrenado usando métricas como precisión, recuperación y puntuación F1 en un conjunto de validación separado. 6. Implementación del modelo: Integrar el modelo entrenado en tu aplicación o sistema para uso en el mundo real.
Automatización de tareas visuales, reduciendo la necesidad de trabajo manual y errores humanos.
Mejora en eficiencia y velocidad en el procesamiento de grandes volúmenes de datos visuales.
Precisión mejorada en reconocimiento, clasificación y detección de objetos.
Posibilitar nuevas aplicaciones y servicios que dependen de la comprensión de información visual.
Reducción de costos en industrias que dependen fuertemente de inspección y análisis visual.