Profundizarás en las Redes Adversariales para generar los datos más realistas gracias a esta titulación universitaria 100% online”

La Visión Artificial constituye un campo del Aprendizaje Automático de gran importancia para la mayoría de las compañías tecnológicas. Esta tecnología permite tanto a los ordenadores como sistemas extraer informaciones significativas a partir de imágenes digitales, vídeos e incluso otras entradas visuales. Entre sus múltiples beneficios destaca el incremento del nivel de precisión durante los procesos de fabricación y la eliminación de errores humanos. Así pues, estos instrumentos garantizan la máxima calidad de los productos mientras facilitan la resolución de problemas durante la producción. 

Ante esta realidad, TECH desarrolla un Máster Título Propio que abordará en detalle la Visión por Computador. Diseñado por expertos en la materia, el plan de estudios profundizará en el procesado de imágenes 3D. A este respecto, la capacitación ofrecerá al alumnado los softwares de procesado más avanzados para visualizar los datos. También el temario se centrará en el análisis del Deep Learning, dado su relevancia para abordar conjuntos de datos grandes y complejos. Esto permitirá a los egresados enriquecer sus procedimientos de trabajo habituales con algoritmos y modelos de última generación. Además, los materiales didácticos brindarán un amplio abanico de técnicas de visión por computador usando diferentes frameworks (entre los que destacan Keras,Tensorflow v2  Pytorch). 

En cuanto al formato de la presente titulación universitaria, se basa en una metodología 100% online. Lo único que se requerirá es que los egresados cuenten con un dispositivo electrónico con acceso a Internet (como su ordenador, móvil o Tablet) para ingresar en el Campus Virtual. Allí encontrarán una biblioteca atestada de recursos multimedia con los que fortalecerán su conocimiento de forma dinámica. Cabe destacar que TECH emplea en todas sus titulaciones la innovadora metodología Relearning, la cual permitirá a los estudiantes asimilar los conocimientos de forma natural, reforzándose con recursos audiovisuales para garantizar que perduren en la memoria y en el tiempo.

Te especializarás en un ámbito clave de la tecnología del futuro que te hará avanzar profesionalmente de forma inmediata”  

Este maestría en Visión Artificial 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

¿Buscas especializarte en Métricas de Evaluación? Lógralo con esta capacitación en solo 12 meses”

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.  

Manejarás con eficacia el Deep Learning para resolver los problemas más complejos”

Accederás a un sistema de aprendizaje basado en la reiteración, con una enseñanza natural y progresiva a lo largo de todo el temario”

Por medio de esta titulación universitaria, los alumnos adquirirán un enfoque integral sobre la Visión Artificial. De esta forma, los egresados se mantendrán al corriente de las últimas novedades que se han producido en este ámbito. Asimismo, adquirirán nuevas destrezas para desarrollar su labor profesional empleando las herramientas más avanzadas del Aprendizaje Automático. Esto les permitirá ejecutar algoritmos para crear soluciones reales e innovar en diversas industrias en pleno auge, siendo un ejemplo la de videojuegos o ciberseguridad. 

Actualiza tus conocimientos en Visión Artificial a través de un contenido multimedia innovador” 

Objetivos generales  

• Obtener una visión global de los dispositivos y hardware empleado en el mundo de la visión artificial
• Analizar los diferentes campos en los que se aplica la visión
• Identificar en qué punto se encuentran los avances tecnológicos en visión
• Evaluar qué se está investigando y qué deparan los próximos años
• Establecer una base sólida en la compresión de algoritmos y técnicas de procesado digital de imágenes
• Evaluar las técnicas fundamentales de visión por computador
• Analizar técnicas avanzadas de procesado de imágenes
• Presentar la librería open 3D
• Analizar las ventajas y las dificultades de trabajar en 3D en lugar de 2D
• Presentar las redes neuronales y examinar su funcionamiento
• Analizar las métricas para un correcto entrenamiento
• Analizar las métricas y herramientas existentes
• Examinar el pipeline de una red de clasificación de imágenes
• Analizar las redes neuronales de segmentación semántica y sus métricas

Objetivos específicos  

Módulo 1. Visión artificial

• Establecer cómo funciona el sistema de visión humano y cómo se digitaliza una imagen
  
• Analizar la evolución de la visión artificial
  
• Evaluar las técnicas de adquisición de imagen
  
• Generar conocimiento especializado sobre los sistemas de iluminación como factor importante a la hora de procesar una imagen
  
• Concretar qué sistemas ópticos existen y evaluar su uso
  
• Examinar los sistemas de visión 3D y cómo gracias a estos sistemas damos profundidad a las imágenes
  
• Desarrollar los diferentes sistemas existentes fuera del campo visible por el ojo humano

Módulo 2. Aplicaciones y estado del arte

• Analizar el uso de la visión artificial en aplicaciones industriales
  
• Determinar cómo se aplica la visión en la revolución de los vehículos autónomos
  
• Analizar imágenes en el análisis de contenidos
  
• Desarrollar algoritmos de Deep Learning para el análisis médico y de Machine Learning para la asistencia en el quirófano
  
• Analizar el uso de la visión en aplicaciones comerciales
  
• Determinar cómo los robots tienen ojos gracias a la visión artificial y cómo se aplica en los viajes espaciales.
  
• Establecer qué es realidad aumentada y campos de uso
  
• Analizar la revolución del Cloud Computing
  
• Presentar el Estado del Arte y qué nos deparan los próximos años

Módulo 3. Procesado digital de imágenes

• Examinar las librerías de procesado digital de imágenes comerciales y de código libre
  
• Determinar qué es una imagen digital y evaluar las operaciones fundamentales para poder trabajar con ellas
  
• Presentar los filtros en imágenes
  
• Analizar la importancia y uso de los histogramas
  
• Presentar herramientas para modificar las imágenes píxel a píxel
  
• Proponer herramientas de segmentación de imagen
  
• Analizar las operaciones morfológicas y sus aplicaciones
  
• Determinar la metodología en calibración de imágenes
  
• Evaluar los métodos para segmentar imágenes con visión convencional

Módulo 4. Procesado digital de imágenes avanzado

• Examinar los filtros avanzados de procesado digital de imágenes
  
• Determinar las herramientas de análisis y extracción de contornos
  
• Analizar los algoritmos de búsqueda de objetos
  
• Demostrar cómo se trabaja con imágenes calibradas
  
• Analizar técnicas matemáticas para el análisis de geometrías
  
• Evaluar diferentes opciones en composición de imágenes
  
• Desarrollar interfaz de usuario

Módulo 5. Procesado de imágenes 3D

• Examinar una imagen 3D
  
• Analizar el software que se usa para el procesado de datos 3D
  
• Desarrollar el open3D
  
• Determinar los datos relevantes de una imagen 3D
  
• Demostrar las herramientas de visualización
  
• Establecer filtros para la eliminación de ruido
  
• Proponer herramientas de Cálculos Geométricos
  
• Analizar metodologías de detección de objetos
  
• Evaluar métodos de triangulación y reconstrucción de escenas

Módulo 6. 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 7. 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 8. 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

Módulo 9. Segmentación de imágenes con deep learning

• Analizar cómo funcionan las redes de segmentación semántica
  
• Evaluar los métodos tradicionales
  
• Examinar las métricas de evaluación y las diferentes arquitecturas
  
• Examinar los dominios del video y puntos de nubes
  
• Aplicar los conceptos teóricos mediante distintos ejemplos

Módulo 10. Segmentación de Imágenes Avanzada y Técnicas Avanzadas de Visión por Computador

• Generar conocimiento especializado sobre el Manejo herramientas
  
• Examinar la Segmentación semántica en la medicina
  
• Identificar la estructura de un proyecto de segmentación
  
• Analizar los Autocodificadores
  
• Desarrollar las Redes Generativas Adversariales

Aprovecharás el potencial de la IA en la optimización de procesos creativos y en la creación de soluciones de Diseño innovadoras y responsables”