Introduction to the Program

El sistema Relearning de esta capacitación te llevará a avanzar ágilmente en la implementación de un Mas RCNN para detectar objetos en imágenes”

En la rama del Deep Learning, las Métricas de Evaluación constituyen herramientas fundamentales que permiten medir y cuantificar el rendimiento de los modelos de Aprendizaje Automático. De este modo, los profesionales las utilizan con el objetivo de evaluar tanto la eficiencia como calidad de los modelos en la tarea para la que fueron entrenados. A su vez, estos sistemas posibilitan a las compañías monitorear el progreso, identificar tendencias y realizar ajustes continuos destinados a mejorar el rendimiento de sus procedimientos. Así pues, las compañías detectan oportunidad para mejorar su actividad y diferenciarse en el mercado.

Dada su relevancia ascendente, TECH implementa un pionero Postgraduate certificate en Segmentation with Deep Learning in Computer Vision. Su finalidad es que los profesionales adquieran nuevas competencias y herramientas para llevar a cabo proyectos innovadores. Por eso, el plan de estudios proporcionará diversos métodos de medición como el Dice Coefficient y Pixel Accuracy. Asimismo, el temario profundizará en las Funciones de Coste para que los egresados entrenen los modelos de manera efectiva. De forma similar, la capacitación ahondará en la Segmentación en Nubes de Puntos para que los estudiantes obtengan una comprensión precisa de los entornos tridimensionales y faciliten la toma de decisiones informadas.

Dado que esta titulación universitaria se desarrolla a través de una metodología 100% online, los especialistas tendrán la oportunidad de compaginar su puesta al día con el resto de sus obligaciones personales y profesionales. Se trata de una ocasión idónea para que los profesionales cursen un programa de calidad, disponiendo de la flexibilidad tanto para planificar sus horarios como cronogramas evaluativos. Y es que lo único que necesitarán los alumnos es un dispositivo electrónico con acceso a Internet para visualizar el contenido didáctico alojado en la plataforma virtual.

El dominio de la Segmentación con Deep Learning te abrirá numerosas oportunidades laborales en sectores empresariales como la salud, tecnología o automoción”

Este Postgraduate certificate en Segmentation with Deep Learning 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 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

Manejarás con eficacia la arquitectura STFCN y aprovecharás tanto la información espacial como temporal para lograr resultados robustos”

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.    

Obtendrás una base sólida para participar en los proyectos de investigación más importantes y desarrollar algoritmos innovadores”

Disfrutarás de un aprendizaje dinámico gracias a las herramientas didácticas de TECH, entre las que destacan vídeos explicativos o casos de estudio”  

Syllabus

This Postgraduate certificate will provide students with a comprehensive approach to Segmentation with Deep Learning in Computer Vision. To achieve this, the academic itinerary will delve into object detection using Deep Learning tools such as FCN architecture, Deep Lab or U-NET. Likewise, the syllabus will analyze in detail Evaluation Metrics so that the graduates can check the effectiveness of the models. Therefore, professionals will gain skills to handle systems such as Pixel Accuracy, Focal Loss or Dice Coefficient The program will also delve into Self-Organizing Maps to visualize the underlying structure of data and discover meaningful patterns. 

You will master the application of thresholding, from methods such as Otsu and Riddlen, to segment regions of interest by binarizing the original image"

Module 1. Image Segmentation with Deep Learning

1.1. Object Detection and Segmentation

1.1.1. Semantic Segmentation

1.1.1.1. Semantic Segmentation Use Cases

1.1.2. Instantiated Segmentation

1.1.2.1. Instantiated Segmentation Use Cases

1.2. Evaluation Metrics

1.2.1. Similarities with Other Methods
1.2.2. Pixel Accuracy
1.2.3. Dice Coefficient (F1 Score)

1.3. Cost Functions

1.3.1. Dice Loss
1.3.2. Focal Loss
1.3.3. Tversky Loss
1.3.4. Other Functions

1.4. Traditional Segmentation Methods

1.4.1. Threshold Application with Otsu and Riddlen
1.4.2. Self-organizing maps
1.4.3. GMM-EM Algorithm

1.5. Semantic Segmentation Applying Deep Learning: FCN

1.5.1. FCN
1.5.2. Architecture
1.5.3. FCN Applications

1.6. Semantic Segmentation Applying Deep Learning: U-NET

1.6.1. U-NET
1.6.2. Architecture
1.6.3. U-NET Application

1.7. Semantic Segmentation Applying Deep Learning: Deep Lab

1.7.1. Deep Lab
1.7.2. Architecture
1.7.3. Deep Lab Application

1.8. Instantiated Segmentation Applying Deep Learning: RCNN Mask

1.8.1. RCNN Mask
1.8.2. Architecture
1.8.3. Application of a Mask RCNN

1.9. Video Segmentation

1.9.1. STFCN
1.9.2. Semantic Video CNNs
1.9.3. Clockwork Convnets
1.9.4. Low-Latency

1.10. Point Cloud Segmentation

1.10.1. The Point Cloud
1.10.2. PointNet
1.10.3. A-CNN

TECH adapts to your schedule, that's why it has designed a flexible and 100% online university program" 

Postgraduate Certificate in Segmentation with Deep Learning in Computer Vision

Immerse yourself in the exciting world of computer vision and master advanced image segmentation techniques with the exclusive Postgraduate Certificate in Segmentation with Deep Learning created 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 deep learning algorithms to accurately and efficiently segment images. Through an innovative syllabus, delivered completely online, you will explore the fundamentals of image segmentation, from semantic segmentation, to instance segmentation, to contour segmentation. You will learn how these techniques can divide an image into meaningful regions for further analysis and processing. In addition, you will master the power of deep learning and convolutional neural networks in image segmentation. You will learn how these networks can automatically learn visual features of images and use them to perform accurate and detailed segmentation.

Get qualified with the largest online School of Artificial Intelligence

In this Postgraduate Certificate in Segmentation with Deep Learning in Computer Vision, you will explore advanced architectures and models used in image segmentation such as U-Net, Mask R-CNN and DeepLab. You will discover how these networks can address specific challenges in image segmentation and improve performance in a variety of applications. In addition, you will learn image preprocessing and postprocessing techniques to improve segmentation quality and accuracy. You will discover how to correct image artifacts, improve contrast, and smooth segmentation results for better final results. Finally, you'll delve into the various practical applications of image segmentation in a variety of industries, including medicine, robotics, agriculture, security and more. You'll explore how these technologies are transforming entire industries and creating new opportunities for innovation. Want to learn more? Enroll now and start your journey to excellence in computer vision. We look forward to seeing you!