Dominarás los principales tipos de capas CNN e identificarás mayores porciones de las imágenes gracias a este programa 100% online”

Las Redes Convolucionales se han consolidado como una herramienta versátil en el ámbito de la Visión Artificial. Su importancia radica en su capacidad para analizar, entender y procesar imágenes o vídeos de un modo automatizado a la par que eficiente. Entre la diversidad de sus aplicaciones, destaca su relevancia en la Autenticación Biomédica al analizar características faciales únicas de una persona y compararlas con una base de datos para verificar su identidad. Esto es indispensable en aspectos como la seguridad en los aeropuertos o el control de acceso en edificios, entre otros.  

En este contexto, TECH desarrolla una especialización que abordará con exhaustividad ##el/la## Deep Learning Aplicado a la Visión por Computador. El plan de estudios profundizará en el empleo del Machine learning, dada su importancia para reconocer patrones y realizar tareas específicas de análisis. Asimismo, el temario abordará todo el ciclo de creación de una Red Neuronal, prestando una cuidadosa atención a su entrenamiento y validación. Por otra parte, los alumnos se nutrirán de las estrategias más avanzadas para la Detección y Seguimiento de Objetos. En sintonía con esto, implementarán métricas de evaluación vanguardistas, entre las que se incluyen la Intersection Over Union o Confidence Score. 

Por otro lado, para afianzar el dominio de los contenidos, esta titulación universitaria aplica el revolucionario sistema del Relearning. TECH es pionera en el uso de ese modelo de enseñanza, que promueve la asimilación de conceptos complejos a través de la reiteración natural y progresiva de los mismos. Así los estudiantes no tienen que recurrir a técnicas complejas como la tradicional memorización. En esta línea, también el programa se nutre de materiales en diversos formatos como infografías, resúmenes interactivos o vídeos explicativos. Todo ello en una cómoda modalidad 100% online, que permite a los alumnos ajustar los horarios en función de sus responsabilidades y circunstancias personales.    

Profundiza en las Métricas de Evaluación de Algoritmos de Seguimiento gracias a TECH, la mejor universidad digital del mundo según Forbes”  

Esta especialización en Deep Learning Aplicado a la Visión por Computador 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

¿Quieres convertirte en un experto del Machine Learning? Lógralo en tan solo 6 meses gracias a este innovador programa”  

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.  

Actualiza tus conocimientos en Detección de Objetos a través de un contenido multimedia innovador”   

¡Olvídate de memorizar! Con el sistema del Relearning integrarás los conceptos de manera natural y progresiva”  

El principal objetivo de esta especialización es proporcionar a los alumnos una visión integral sobre el especialización. Una vez finalizada esta titulación universitaria, los egresados tendrán a su disposición las herramientas más vanguardistas en este ámbito, para afrontar así su práctica profesional con las mejores técnicas. De este modo, los profesionales podrán desarrollar proyectos novedosos y exclusivos de Visión Artificial partiendo del Deep Learning. Así podrán diferenciarse de sus competidores y convertirse en auténticas referencias del Aprendizaje Automático. 

Con los métodos de asistencia al aprendizaje mejor valorados de la docencia online, este especialización te permitirá aprender de manera fluida, constante y eficaz”

Objetivos generales 

• Generar conocimiento especializado sobre Deep Learning y analizar por qué ahora
• Presentar las redes neuronales y examinar su funcionamiento
• Analizar las métricas para un correcto entrenamiento
• Fundamentar las matemáticas detrás de las redes neuronales
• Desarrollar las redes neuronales convolucionales
• Analizar las métricas y herramientas existentes
• Examinar el pipeline de una red de clasificación de imágenes
• Proponer métodos de inferencia
• Generar conocimiento especializado sobre las redes neuronales de detección de objetos y sus métricas
• Identificar las diferentes arquitecturas
• Establecer los casos de uso
• Examinar los algoritmos de seguimiento y sus métricas

Objetivos específicos 

Módulo 1. Deep learning

• Analizar las familias que componen el mundo de la inteligencia artificial
• Compilar los principales frameworks de Deep Learning
• Definir las redes neuronales
• Presentar los métodos de aprendizaje de las redes neuronales
• Fundamentar las funciones de coste
• Establecer las funciones más importantes de activación
• Examinar técnicas de regularización y normalización
• Desarrollar métodos de optimización
• Presentar los métodos de inicialización

Módulo 2. Redes convolucionales y clasificación de imágenes

• Generar conocimiento especializado sobre las redes neuronales convolucionales
• Establecer las métricas de evaluación
• Analizar el funcionamiento de las CNN para la clasificación de imágenes
• Evaluar el Data Augmentation
• Proponer técnicas para evitar el Overfitting
• Examinar las diferentes arquitecturas
• Compilar los métodos de inferencia

Módulo 3. Detección de objetos

• Analizar cómo funcionan las redes de detección de objetos
• Examinar los métodos tradicionales
• Determinar las métricas de evaluación
• Identificar los principales datasets utilizados en el mercado
• Proponer arquitecturas del tipo Two Stage Object Detector
• Analizar Métodos de Fine Tunning
• Examinar diferentes arquitecturas tipo Single Shoot
• Establecer algoritmos de seguimiento de objetos
• Aplicar detección y seguimiento de personas  

TECH se adapta a tu agenda, por eso ha diseñado un programa flexible y 100% online”