Presentación

Adquiere nuevos conocimientos sobre Algoritmos de Seguimiento de Objetos y Ventajas de los Modelos Preentrenados, gracias a la mejor universidad online del mundo según Forbes”

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La importancia ##del/dela## Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales radica en su capacidad para realizar una gran variedad de tareas en diferentes ámbitos. Estas técnicas han revolucionado la visión por computadora y han permitido avances significativos en campos como la medicina, la robótica, la seguridad, el transporte y la industria.

Por esa razón, TECH ha diseñado un Curso Universitario en Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales con el que busca dotar a los alumnos de las habilidades y competencias necesarias para poder ejercer su labor como especialistas, con la máxima eficiencia y calidad posibles. Así, a lo largo de este programa se abordarán aspectos como la Definición de la Capa de Entrada, la Inicialización de Pesos o la Arquitectura VGG. 

Todo ello, a través de una cómoda modalidad 100% online que permite al alumno organizar sus horarios y sus estudios, compaginándolos con sus otras labores e intereses del día a día. Además, esta titulación cuenta con los materiales teóricos y prácticos más completos del mercado, lo que facilita el proceso de estudio del alumno y le permite alcanzar sus objetivos de forma rápida y eficaz. 

Consigue ser un experto en Deep Computer Vision en solo 6 semanas y con total libertad de organización”

Este Curso Universitario en Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales 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 Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales
  • Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información deportiva 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 innovadoas
  • 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

Potencia tu perfil profesional en una de las áreas con mayor futuro del ámbito de la Informática, gracias a TECH y a los materiales multimedia más innovadores”

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 Universitario. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Profundiza en la Arquitectura Visual Cortex y la Convolución 2D desde la comodidad de tu hogar y en cualquier momento del día"

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Accede a todo el contenido sobre Algoritmos de Seguimiento de Objetos desde tu Tablet, móvil u ordenador y con total libertad de organización de tus estudios"

Objetivos

El objetivo final de este Curso Universitario en Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales es que el alumno adquiera una precisa actualización de sus conocimientos en esta área. Una puesta al día que le permitirá ejercer su labor con la máxima calidad y eficiencia posibles. Todo ello, gracias a TECH y a una modalidad 100% online que da total libertad de organización y de horarios al alumno.

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Ahonda en todos los aspectos esenciales de los Modelos de Procesamiento de Imágenes, desde la comodidad de tu hogar o la de tu oficina de trabajo” 

Objetivos generales

  • Fundamentar los conceptos clave de las funciones matemáticas y sus derivadas
  • Aplicar estos principios a los algoritmos de aprendizaje profundo para aprender automáticamente
  • Examinar los conceptos clave del Aprendizaje Supervisado y cómo se aplican a los modelos de redes neuronales
  • Analizar el entrenamiento, la evaluación y el análisis de los modelos de redes neuronales
  • Fundamentar los conceptos clave y las principales aplicaciones del aprendizaje profundo
  • Implementar y optimizar redes neuronales con Keras
  • Desarrollar conocimiento especializados sobre el entrenamiento de redes neuronales profundas
  • Analizar los mecanismos de optimización y regularización necesarios para el entrenamiento de redes profundas

Objetivos específicos

  • Explorar y entender cómo funcionan las capas convolucionales y de agrupación para la arquitectura Visual Cortex
  • Desarrollar arquitecturas CNN con Keras
  • Usar modelos preentrenados de Keras para clasificación, localización, detección y seguimiento de objetos, así como para la segmentación semántica
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Matricúlate ahora y adquiere nuevos conocimientos sobre los tipos de Pooling y las Arquitecturas CNN”

Curso Universitario en Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales.

Deep Computer Vision es una rama del aprendizaje automático (Machine Learning) que se enfoca en la capacidad de las máquinas para detectar y analizar imágenes y vídeos. Su objetivo es enseñar a las computadoras a comprender la información visual, de tal manera que puedan realizar tareas complejas, como el reconocimiento de objetos, la segmentación de imágenes, la detección de rostros, entre otros. En TECH Universidad Tecnológica tenemos este programa especializado diseñado con el objetivo de aprender sobre las aplicaciones de la visión por computadora en el mundo real, como la detección de objetos en tiempo real, la segmentación de imágenes y la generación de imágenes.

Las redes neuronales convolucionales permiten una mayor eficiencia en el procesamiento de imágenes, ya que son capaces de extraer características importantes de las imágenes y reducir el costo computacional. Esto ha llevado al desarrollo de aplicaciones de Deep Computer Vision para la creación de sistemas de reconocimiento de objetos, detección de rostros, asistentes de conducción autónoma, y muchas otras aplicaciones en áreas de investigación y desarrollo. En nuestro Curso Universitario abordarás sobre los conceptos básicos de la visión por computadora, incluyendo la importancia y el impacto de la visión por computadora en la sociedad, las aplicaciones de la visión por computadora y las técnicas básicas utilizadas en la visión por computadora. Es una excelente opción para quienes desean adquirir habilidades especializadas y desarrollar una carrera exitosa en este campo.