Introduction to the Program

Dominarás el Transfer Learning y optimizarás el rendimiento de los modelos en nuevas tareas, gracias a este programa basado en el sistema del Relearning”

El campo de la Clasificación de Imágenes en Visión Artificial está en constante expansión, ya que es habitual que surjan nuevas técnicas o herramientas tecnológicas orientadas a optimizar sus procesos. Ante esta coyuntura, los especialistas necesitan más que nunca mantenerse a la vanguardia de los adelantos que se producen en esta rama. También requieren obtener habilidades avanzadas que les permitan incorporarlos adecuadamente a su praxis diaria. Solamente así serán capaces de ofrecer tanto a sus clientes como empresas soluciones innovadoras que satisfagan sus necesidades.

Por ello, TECH implementa un Postgraduate certificate en Convolutional Networks and Image Classification in Computer Vision que abordará los avances más recientes en esta disciplina. La titulación universitaria profundizará en las consideraciones prácticas para el entrenamiento de CNN, atendiendo a factores como la selección del optimizador. Asimismo, el temario analizará con minuciosidad las principales prácticas del Deep Learning para que los alumnos mejoren el rendimiento de los modelos al permitir que sus capas se afinen. También el plan de estudios hará hincapié en la importancia del testeo del pipeline de entrenamiento, ya que sirve tanto para identificar fallos como para validar la reproducibilidad de los resultados. 

Cabe destacar que, al tratarse de una capacitación 100% online, los estudiantes tendrán la facilidad de poder cursarlo con comodidad dónde y cuándo quieran. En este sentido, lo único que necesitarán es un dispositivo electrónico con acceso a Internet para ingresar en el Campus Virtual (sirviendo su propio móvil o Tablet). De esta forma, el alumnado disfrutará de una experiencia educativa repleta de contenidos dinámicos, como resúmenes interactivos o casos de estudio. Sin duda, una modalidad acorde al tiempo actual, con todas las garantías para que los egresados aprovechen las oportunidades que ofrece un sector tecnológico elevadamente demandado. Y todo ello con la guía de un cuadro docente formado por expertos en Visión Artificial, que resolverá todas las dudas que puedan plantearse durante su estudio. 

Una capacitación diseñada para ayudarte afrontar tanto los retos actuales como futuros en el Visión Artificial”  

Este Postgraduate certificate en Convolutional Networks and Image Classification in Computer Vision contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

  • El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en deep learning, 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

La creciente importancia de la Visión Artificial convierte a este Postgraduate certificate en una apuesta segura que te permitirá elevar tus horizontes profesionales”

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.

Una titulación universitaria que incorpora casos prácticos en la Clasificación de Imágenes, que te sumergirá en la realidad de una profesión llena de oportunidades”

Un plan de estudios hecho a tu medida y diseñado bajo la metodología pedagógica más efectiva: el Relearning”

Syllabus

Designed by references in Computer Vision, this Postgraduate certificate will provide students with a solid understanding of Convolutional Networks and Image Classification. To this end, the curriculum will delve into CNN Building Blocks, designed to efficiently capture and process hierarchical features in image data. The curriculum will also delve into the main architectures of deep learning networks, including GoogleLeNet, VGG and Resnet. In addition, the program will encourage experts to carry out good practices in Deep Learning through techniques ranging from Transfer Learning to Fine Tuning and Data Augmentation. 

You will implement in your work procedures the latest advances in Image Classification through Convolutional Networks" 

Module 1. Convolutional Neural Networks and Image Classification

1.1. Convolutional Neural Networks

1.1.1. Introduction
1.1.2. Convolution
1.1.3. CNN Building Blocks

1.2. Types of CNN Layers

1.2.1. Convolutional
1.2.2. Activation
1.2.3. Batch Normalization
1.2.4. Polling
1.2.5. Fully Connected

1.3. Metrics

1.3.1. Matrix Confusion
1.3.2. Accuracy
1.3.3. Precision
1.3.4. Recall
1.3.5. F1 Score
1.3.6. ROC Curve
1.3.7. AUC

1.4. Main Architectures

1.4.1. AlexNet
1.4.2. VGG
1.4.3. Resnet
1.4.4. GoogleLeNet

1.5. Image Classification

1.5.1. Introduction
1.5.2. Analysis of Data
1.5.3. Data Preparation
1.5.4. Model Training
1.5.5. Model Validation

1.6. Practical Considerations for CNN Training

1.6.1. Optimizer Selection
1.6.2. Learning Rate Scheduler
1.6.3. Check Training Pipeline
1.6.4. Training with Regularization

1.7. Best Practices in Deep Learning

1.7.1. Transfer Learning
1.7.2. Fine Tuning
1.7.3. Data Augmentation

1.8. Statistical Data Evaluation

1.8.1. Number of Datasets
1.8.2. Number of Labels
1.8.3. Number of Images
1.8.4. Data Balancing

1.9. Deployment

1.9.1. Saving and Loading Models
1.9.2. Onnx
1.9.3. Inference

1.10. Case Study: Image Classification

1.10.1. Data Analysis and Preparation
1.10.2. Testing the Training Pipeline
1.10.3. Model Training
1.10.4. Model Validation

You will study at your own pace, thanks to the facilities offered by TECH's online modality. Enroll now!”

Postgraduate Certificate in Convolutional Networks and Image Classification in Computer Vision

Delve into the exciting world of computer vision and master advanced image classification techniques with the Postgraduate Certificate in Convolutional Networks and Image Classification in Computer Vision developed by TECH Global University. Designed for students and professionals with a passion for technological innovation, this program offers a deep dive into the use of convolutional networks to accurately and efficiently analyze and classify images. Through an innovative online syllabus, you will explore the fundamentals of convolutional networks, from their basic principles to their structure and operation. You will learn how these networks can automatically learn visual features of images and use them to perform classification tasks with high accuracy. In addition, you will master advanced convolutional network architectures and models used in computer vision. From AlexNet and VGG, to ResNet and EfficientNet, this course will provide you with an in-depth understanding of the latest innovations in the field and how to apply them to real-world image classification problems.

Get qualified with a Postgraduate Certificate in Convolutional Networks and Image Classification in Computer Vision

Through a robust and interactive 100% online learning, we'll turn you into a high-profile expert to tackle the biggest challenges in the field. Here, you'll learn image preprocessing and feature extraction techniques to improve the performance of convolutional networks. You will discover how to improve the quality of input data and how to identify and select the most relevant features for accurate image classification. In addition, you will dive into the process of training and tuning convolutional network models. You will learn how to prepare training datasets, how to tune model hyperparameters, and how to evaluate model performance using key evaluation metrics. Finally, you will discover the various practical applications of convolutional networks in a variety of industries, including medicine, agriculture, manufacturing, security and more. You'll explore how these technologies are transforming entire industries and creating new opportunities for innovation. Enroll now and start your journey to excellence in computer vision!