Conoce las técnicas más avanzadas de visión por computador gracias a esta Postgraduate diploma, que te prepara para afrontar con éxito todos los retos del futuro en el ámbito de la visión artificial” 

La visión artificial es un campo complejo y en expansión al que constantemente se incorporan nuevas aplicaciones y utilidades. Por eso, para poder extraer el máximo rendimiento de las herramientas de visión por computador, conviene dominar las técnicas más avanzadas y novedosas en esta área. Así, esta Postgraduate diploma en Advanced Web-Based Computer Vision Techniques responde a ese reto, aportando al profesional los más recientes avances procedimentales y tecnológicos de este ámbito.

En esta titulación, por tanto, el informático podrá profundizar en aspectos como los mapas de profundidad en imagen 2D, la medición de la profundidad, el reconocimiento de objetos 3D, la segmentación semántica en la medicina o la segmentación en nubes de puntos, entre muchos otros. De esta forma, el ingeniero habrá podido acceder a numerosos contenidos novedosos y de alto nivel en esta área.

Y lo conseguirá gracias a un cuadro docente especializado y muy experimentado que conoce todas las claves de la disciplina, además de la gran cantidad de recursos multimedia de que dispone este programa como resúmenes interactivos, ejercicios prácticos, clases magistrales o vídeos de técnicas y procedimientos.

Buscas una titulación que te diferencie profesionalmente y esta es la perfecta para ti, puesto que te permitirá convertirte en especialista en visión por computador y visión artificial"

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

Tu dominio de la visión por computador hará que puedas acceder a numerosas oportunidades profesionales en las mejores compañías tecnológicas del mundo"

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.

Desarrolla grandes proyectos de visión artificial gracias a todo lo que aprenderás en esta Postgraduate diploma"

Profundiza en los nuevos procedimientos de la visión por computador e incorpóralos a tu trabajo de forma inmediata con esta titulación"

The contents of this Postgraduate diploma in Advanced Web-Based Computer Vision Techniques have been prepared by leading experts in this field, and have been structured into 3 specialized modules subdivided into 10 units each. Therefore, throughout the program, the computer scientist will be able to delve into issues such as 3D image processing software, the library for 3D data processing or semantic segmentation applying deep learning, among many others.

You won't find a more cutting-edge syllabus on advanced computer-processed vision techniques"

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. Open 3D 

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. Point Clouds 
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. Profile Extraction 
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. Training 
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 a

3.8. Autoencoders 

3.8.1.  Autoencoders 
3.8.2. Architecture of an Autoencoder 
3.8.3. Noise Removal 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

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