Optimiza tu praxis con las estrategias más innovadoras de Visión por Computador Web gracias a esta capacitación 100% online”

La segmentación de imágenes con Deep Learning ha llevado a avances significativos en campos como la robótica, medicina o seguridad. El principal motivo es que estos sistemas permiten automatizar tareas complejas y analizar grandes volúmenes de datos en un corto período de tiempo. Así pues, los expertos adquieren un mayor entendimiento gracias a las imágenes precisas de los objetos de interés. No obstante, para disfrutar de sus múltiples beneficios, es imprescindible que los profesionales adquieran nuevas competencias e incorporen a sus procedimientos habituales los últimos avances en esta área. 

Por ello, TECH implementa una Postgraduate diploma que profundizará en las Advanced Web-Based Computer Vision Techniques. Diseñado por expertos en esta materia, el plan de estudios ahondará en el procesado de imágenes 3D, utilizando los softwares más innovadores para las visualizaciones de los materiales. Asimismo, el temario se centrará en los métodos de segmentación de fotografías aplicando el Deep Learning. Por otra parte, los estudiantes examinarán en detalle el Proyecto de Segmentación Semántica para desarrollar sistemas que requieren una comprensión precisa de las imágenes digitales. Cabe destacar que el itinerario académico incluirá el análisis de casos prácticos reales y ejercicios destinados a elevar las competencias de los alumnos.  

En lo que respecta a la metodología del programa, se imparte de forma 100% online. En este sentido, lo único que necesitará el alumnado es un dispositivo electrónico con acceso a Internet para adentrarse en el Campus Virtual y disfrutar de los contenidos didácticos más dinámicos. Además, TECH emplea un sistema pedagógico disruptivo: el Relearning. Este consiste en la repetición de los contenidos claves de forma natural, para que los estudiantes tengan un aprendizaje progresivo. Sin duda, se trata de una excelente oportunidad para que los profesionales realicen una completa puesta al día a través de una titulación universitaria que se adapta a las necesidades reales de los expertos. 

Tendrás un pleno dominio de las Redes Generativas Adversariales y crearás contenidos multimedia de gran calidad”

Esta Postgraduate diploma en Advanced Web-Based Computer Vision Techniques contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en informática y visión artificial
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras 
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Accederás a las bases de datos más efectivas para resolver los problemas de segmentación general y evaluar los algoritmos con eficacia”

El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio. 

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales. 

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.  

Estarás altamente cualificado para manejar las diversas herramientas de segmentación empleando diferentes frameworks”

El sistema Relearning te llevará a avanzar de un modo mucho más ágil por la Segmentación de imágenes con Deep Learning”  

This Postgraduate diploma will provide students with a holistic approach to Advanced Web-Based Computer Vision Techniques Through 3 specialized modules, students will delve into the most effective 3D image processing software.  In tune with this, the curriculum will delve into various semantic segmentation techniques applying Deep Learning. This will allow graduates to obtain a detailed and accurate understanding of the contents of an image.  In addition, the curriculum will offer a wide range of libraries for 3D Data Processing, which will facilitate data processing and manipulation.  

Looking to increase your decision-making confidence? Get it by updating your knowledge through this revolutionary university program”

Module 1. 3D Image Processing

1.1. 3D Imaging

1.1.1. 3D Imaging
1.1.2. 3D Image Processing Software and Visualizations
1.1.3. Metrology Software

1.2. Open3D

1.2.1. Library for 3D Data Processing
1.2.2. Features
1.2.3. Installation and Use

1.3. The Data

1.3.1. Depth Maps in 2D Image
1.3.2. Pointclouds
1.3.3. Normal
1.3.4. Surfaces

1.4. Visualization

1.4.1. Data Visualization
1.4.2. Controls
1.4.3. Web Display

1.5. Filters

1.5.1. Distance Between Points, Eliminate Outliers
1.5.2. High Pass Filter
1.5.3. Downsampling

1.6. Geometry and Feature Extraction

1.6.1. Extraction of a Profile
1.6.2. Depth Measurement
1.6.3. Volume
1.6.4. 3D Geometric Shapes
1.6.5. Shots
1.6.6. Projection of a Point
1.6.7. Geometric Distances
1.6.8. Kd Tree
1.6.9. 3D Features

1.7. Registration and Meshing

1.7.1. Concatenation
1.7.2. ICP
1.7.3. Ransac 3D

1.8. 3D Object Recognition

1.8.1. Searching for an Object in the 3D Scene
1.8.2. Segmentation
1.8.3. Bin Picking

1.9. Surface Analysis

1.9.1. Smoothing
1.9.2. Orientable Surfaces
1.9.3. Octree

1.10. Triangulation

1.10.1. From Mesh to Point Cloud
1.10.2. Depth Map Triangulation
1.10.3. Triangulation of unordered Point Clouds

Module 2. Image Segmentation with Deep Learning

2.1. Object Detection and Segmentation

2.1.1. Semantic Segmentation

2.1.1.1. Semantic Segmentation Use Cases

2.1.2. Instantiated Segmentation

2.1.2.1. Instantiated Segmentation Use Cases

2.2. Evaluation Metrics

2.2.1. Similarities with Other Methods
2.2.2. Pixel Accuracy
2.2.3. Dice Coefficient (F1 Score)

2.3. Cost Functions

2.3.1. Dice Loss
2.3.2. Focal Loss
2.3.3. Tversky Loss
2.3.4. Other Functions

2.4. Traditional Segmentation Methods

2.4.1. Threshold Application with Otsu and Riddlen
2.4.2. Self-Organized Maps
2.4.3. GMM-EM Algorithm

2.5. Semantic Segmentation Applying Deep Learning: FCN

2.5.1. FCN
2.5.2. Architecture
2.5.3. FCN Applications

2.6. Semantic Segmentation Applying Deep Learning: U-NET

2.6.1. U-NET
2.6.2. Architecture
2.6.3. U-NET Application

2.7. Semantic Segmentation Applying Deep Learning: Deep Lab

2.7.1. Deep Lab
2.7.2. Architecture
2.7.3. Deep Lab Application

2.8. Instantiated Segmentation Applying Deep Learning: Mask RCNN

2.8.1. Mask RCNN
2.8.2. Architecture
2.8.3. Application of a RCNN Mask 

2.9. Video Segmentation

2.9.1. STFCN
2.9.2. Semantic Video CNNs
2.9.3. Clockwork Convnets
2.9.4. Low-Latency

2.10. Point Cloud Segmentation

2.10.1. The Point Cloud
2.10.2. PointNet
2.10.3. A-CNN

Module 3. Advanced Image Segmentation and Advanced Computer Vision Techniques

3.1. Database for General Segmentation Problems

3.1.1. Pascal Context
3.1.2. CelebAMask-HQ
3.1.3. Cityscapes Dataset
3.1.4. CCP Dataset

3.2. Semantic Segmentation in Medicine

3.2.1. Semantic Segmentation in Medicine
3.2.2. Datasets for Medical Problems
3.2.3. Practical Applications

3.3. Annotation Tools

3.3.1. Computer Vision Annotation Tool
3.3.2. LabelMe
3.3.3. Other Tools

3.4. Segmentation Tools Using Different Frameworks

3.4.1. Keras
3.4.2. Tensorflow v2
3.4.3. Pytorch
3.4.4. Others

3.5. Semantic Segmentation Project. The Data, Phase 1

3.5.1. Problem Analysis
3.5.2. Input Source for Data
3.5.3. Data Analysis
3.5.4. Data Preparation

3.6. Semantic Segmentation Project. Training, Phase 2

3.6.1. Algorithm Selection
3.6.2. Education
3.6.3. Assessment

3.7. Semantic Segmentation Project. Results, Phase 3

3.7.1. Fine Tuning
3.7.2. Presentation of The Solution
3.7.3. Conclusions

3.8. Autoencoders

3.8.1. Autoencoders
3.8.2. Autoencoder Architecture
3.8.3. Noise Elimination Autoencoders
3.8.4. Automatic Coloring Autoencoder

3.9. Generative Adversarial Networks (GANs)

3.9.1. Generative Adversarial Networks (GANs)
3.9.2. DCGAN Architecture
3.9.3. Conditional GAN Architecture

3.10. Enhanced Generative Adversarial Networks

3.10.1. Overview of the Problem
3.10.2. WGAN
3.10.3. LSGAN
3.10.4. ACGAN

You will have access to a collection of multimedia materials in multiple audiovisual formats that will strengthen your learning with dynamism”