Descripción

Computer Vision tiene un mercado que está creciendo exponencialmente y está irrumpiendo en todo tipo de industrias comerciales”

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Entrenar un modelo desde cero implica tener una gran cantidad de información catalogada previamente, aproximadamente unas 10.000 fotos de cada uno de los tipos a diferenciar. Esto requiere horas hasta conseguir unos buenos resultados. Pero en muchos casos, se puede partir de modelos previamente entrenados, a esta técnica se la conoce como Transfer Learning. Este Curso Universitario examina qué modelos de redes están disponibles actualmente para poder facilitar el entrenamiento de un modelo aplicando dicha técnica.

Asimismo, esta titulación analiza los principales casos de uso que existen para la visión por ordenador: clasificación, detección de objetos, identificación de objetos, seguimiento de objetos. Por ejemplo, Google utiliza estos algoritmos para poder realizar búsquedas a partir de imágenes. Facebook, por ejemplo, los utiliza para poder identificar y etiquetar de forma automática las personas que salen en una foto. A ello se suma, que el egresado conocerá los usos comerciales de la Visión por Ordenador y dónde aplicar los diferentes modelos.

De esta manera, en tan solo 6 semanas profundizará en el ámbito de aplicación de Computer Vision, entendiendo las ventajas competitivas que aportan, por lo que se posicionará en la vanguardia tecnológica y podrá liderar proyectos ambiciosos en el presente y en el futuro. Además, el alumno dispone de la mejor metodología de estudio 100% online, lo que elimina la necesidad de asistir presencialmente a clases o tener que exigir un horario predeterminado.

Este Curso Universitario profundiza en el concepto de Computer Vision, en su importancia y en cuáles son sus aplicaciones en la vida real”

Este Curso Universitario en 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 Computer Vision
  • Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido, recogen una información 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

Computer Vision te será de gran utilidad porque te permitirá: automatizar procesos repetitivos, aumentar la capacidad de control y aprendizaje de tu empresa y reducir el tiempo de tareas que aportan poco valor”

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.

La inteligencia artificial tiene muchas ramas y aplicaciones, pero Computer Vision es por lejos la que más repercusión está teniendo”

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Examina los usos comerciales de la visión por ordenador y dónde aplicar los diferentes modelos”

Temario

El Curso Universitario reúne en un módulo conocimiento especializado en las diferentes opciones que ofrece Computer Vision en la industria. Asimismo, desarrolla las diferentes opciones disponibles en el mercado en estos momentos, y profundiza en la estructura global de un modelo aplicando la técnica de Transfer Learning. Todo ello desde una perspectiva práctica y de innovación empresarial para que el informático pueda aplicarlo de forma directa a la finalización exitosa de sus estudios.

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Aborda uno de los campos con mayores previsiones de desarrollo en el mundo de la Inteligencia Artificial”

Módulo 1. I+D+I.A. Computer Vision. Identificación y Seguimiento de Objetos

1.1. Visión por ordenador

1.1.1. Computer Visión
1.1.2. Visión computacional
1.1.3. Interpretación de las máquinas de una Imagen

1.2. Funciones de Activación

1.2.1. Funciones de Activación
1.2.2. Sigmoide
1.2.3. RELU
1.2.4. Tangente Hiperbólica
1.2.5. Softmax

1.3. Construcción de Redes Neuronales Convolucionales

1.3.1. Operación de Convolución
1.3.2. Capa ReLU
1.3.3. Pooling
1.3.4. Flattering
1.3.5. Full Connection

1.4. Proceso de la Convolución

1.4.1. Funcionamiento de una convolución
1.4.2. Código de la convolución
1.4.3. Convolución. Aplicación

1.5. Transformaciones con imágenes

1.5.1. Transformaciones con Imágenes
1.5.2. Transformaciones Avanzadas
1.5.3. Transformaciones con Imágenes. Aplicación
1.5.4. Transformaciones con Imágenes. Use Case

1.6. Transfer Learning

1.6.1. Transfer Learning
1.6.2. Transfer Learning. Tipología
1.6.3. Redes Profundas para Aplicar Transfer Learning

1.7. Computer Visión. Use Case

1.7.1. Clasificación de imágenes
1.7.2. Detección de objetos
1.7.3. Identificación de objetos
1.7.4. Segmentación de objetos

1.8. Detección de objetos

1.8.1. Detección a partir de la Convolución
1.8.2. R-CNN, búsqueda selectiva
1.8.3. Detección rápida con YOLO
1.8.4. Otras posibles soluciones

1.9. GAN. Redes Generativas Antagónicas, o Generative Adversarial Networks

1.9.1. Redes Generativas Adversales
1.9.2. Código para una GAN
1.9.3. GAN. Aplicación

1.10. Aplicación de Modelos de Computer Visión

1.10.1. Organización de contenidos
1.10.2. Motores de búsqueda visual
1.10.3. Reconocimiento facial
1.10.4. Realidad aumentada
1.10.5. Conducción Autónoma
1.10.6. Identificación de fallo en cada de montaje
1.10.7. Identificación de plagas
1.10.8. Salud

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La Visión Computarizada tiene una gran relación con la Robótica, los vehículos autónomos y con el incipiente campo del Emotive Computing”