Introduction to the Program

Compagina tus responsabilidades personales y laborales con el estudio gracias a este Postgraduate certificate. 100% flexible y online”

El Deep Computer Vision with Convolutional Neural Networks se ha convertido en una de las técnicas más utilizadas en la ingeniería moderna, gracias a su capacidad para procesar imágenes y videos con alta eficiencia y precisión. En ese sentido, las Redes Neuronales Convolucionales son capaces de extraer características complejas de las imágenes y aprender patrones en ellas, lo que las convierte en una herramienta esencial para el reconocimiento de objetos, la detección de objetos en tiempo real y el seguimiento de objetos en movimiento en una amplia variedad de campos, desde la medicina hasta la seguridad y la automatización industrial.

Para cubrir la creciente demanda de profesionales altamente capacitados en esta área, TECH ha diseñado un programa que ofrece a los estudiantes una enseñanza exhaustiva en las últimas técnicas y herramientas en el procesamiento de imágenes y videos utilizando Redes Neuronales Convolucionales, incluyendo Tensorflow y Keras.

TECH ha creado un programa completo basado en su exclusiva metodología de Relearning para mejorar el aprendizaje del estudiante. Este proceso de enseñanza se concibió para que el egresado integre los conceptos fundamentales de manera natural y progresiva mediante la repetición de los mismos. De esta manera, el alumno adquirirá las habilidades necesarias a su propio ritmo.

Además, la titulación se ha diseñado en formato completamente en línea para que el profesional pueda enfocarse exclusivamente en su aprendizaje, sin tener que desplazarse o ajustarse a un horario fijo. Además, el egresado tendrá la capacidad de acceder a los contenidos teórico-prácticos en cualquier momento y desde cualquier lugar, siempre que tenga un dispositivo con conexión a internet.

Accede a un sector en auge con gran proyección y podrás destacar en una amplia variedad de aplicaciones, como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, la robótica y el reconocimiento de voz”

Este Postgraduate certificate en Deep Computer Vision with Convolutional Neural Networks 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
  • Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información rigurosa 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

Con la metodología Relearning adquirirás los conocimientos de manera progresiva y con total flexibilidad. Un programa que se ajusta a ti”

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.   

Aprende a clasificar y localizar en Deep Computer Vision y desarrolla efectivas arquitecturas CNN con Keras gracias a esta exclusiva titulación"

Accederás a los conocimientos más vanguardistas del Deep Computer Vision y te adentrarás en esta importante rama de la inteligencia artificial con una metodología eficaz y en formato 100% online"

Syllabus

The design of the syllabus for this program has been carried out by a team of experts in the field of Engineering, more specifically in Deep Computer Vision. Thanks to this, TECH has shape an exhaustive and intensive program that gathers the information required to master this discipline in 6 weeks of specialization. In addition to the very complete syllabus, hours of additional material have been selected that graduates can use to personalize their work according to their level of demand. All this presented in a convenient, 100%-online program with complete accessibility from any device with an Internet connection.

Enroll now and access a syllabus designed by experts and with high quality content for you to achieve successful learning”

Module 1. Deep Computer Vision with Convolutional Neural Networks

1.1. Visual Cortex Architecture

1.1.1. Functions of the Visual Cortex
1.1.2. Computational Vision Theory
1.1.3. Image Processing Models

1.2. Convolutional Layers

1.2.1. Reuse of Weights in Convolution
1.2.2. 2D Convolution
1.2.3. Activation Functions

1.3. Grouping Layers and Implementation of Grouping Layers with Keras

1.3.1. Pooling and Striding
1.3.2. Flattening
1.3.3. Pooling Types

1.4. CNN Architecture

1.4.1. VGG Architecture
1.4.2. AlexNet Architecture
1.4.3. ResNet Architecture

1.5. Implementation of a ResNet-34 CNN using Keras

1.5.1. Weight Initialization
1.5.2. Input Layer Definition
1.5.3. Definition of the Output

1.6. Use of Pre-trained Keras Models

1.6.1. Characteristics of Pre-trained Models
1.6.2. Uses of Pre-trained Models
1.6.3. Advantages of Pre-trained Models

1.7. Pre-trained Models for Transfer Learning

1.7.1. Transfer Learning
1.7.2. Transfer Learning Process
1.7.3. Advantages of Transfer Learning

1.8. Classification and Localization in Deep Computer Vision

1.8.1. Image Classification
1.8.2. Localization of Objects in Images
1.8.3. Object Detection

1.9. Object Detection and Tracking

1.9.1. Objects Detection Methods
1.9.2. Object Tracking Algorithms
1.9.3. Tracking and Localization Techniques

1.10. Semantic Segmentation

1.10.1. Deep Learning for Semantic Segmentation
1.10.2. Edge Detection
1.10.3. Rule-Based Segmentation Methods

An academic syllabus created by experts with the purpose of providing you with solid knowledge in Deep Computer Vision with Convolutional Neural Networks”

Postgraduate Certificate in Deep Computer Vision with Convolutional Neural Networks

The ability of computers to interpret and analyze images has revolutionized the way information is processed. This has generated a great interest in the acquisition of skills and knowledge in Computer Vision, in particular in the use of Convolutional Neural Networks. At TECH Global Universitya we have developed a Postgraduate Certificate focused on providing participants with the necessary knowledge to apply these techniques in different areas, such as medicine, robotics and facial recognition. The course will deepen in the operation and application of Convolutional Neural Networks, from feature extraction to model training.

The ability of computer vision technology to recognize specific patterns and features in images is key to a wide range of applications. In our Postgraduate Certificate in Deep Computer Vision with Convolutional Neural Networks, you will learn how to develop effective solutions to complex problems in areas such as real-time object detection, image segmentation and medical image classification. In addition, you will be provided with the tools for implementing convolutional neural network algorithms in programming languages such as Python and Tensorflow, which are widely used in industry.