Dominarás el Transfer Learning y optimizarás el rendimiento de los modelos en nuevas tareas, gracias a este programa basado en el sistema del Relearning”

El campo de la Clasificación de Imágenes en Visión Artificial está en constante expansión, ya que es habitual que surjan nuevas técnicas o herramientas tecnológicas orientadas a optimizar sus procesos. Ante esta coyuntura, los especialistas necesitan más que nunca mantenerse a la vanguardia de los adelantos que se producen en esta rama. También requieren obtener habilidades avanzadas que les permitan incorporarlos adecuadamente a su praxis diaria. Solamente así serán capaces de ofrecer tanto a sus clientes como empresas soluciones innovadoras que satisfagan sus necesidades.

Por ello, TECH implementa un Curso Universitario en Redes Convolucionales y Clasificación de Imágenes en Visión Artificial que abordará los avances más recientes en esta disciplina. La titulación universitaria profundizará en las consideraciones prácticas para el entrenamiento de CNN, atendiendo a factores como la selección del optimizador. Asimismo, el temario analizará con minuciosidad las principales prácticas del Deep Learning para que los alumnos mejoren el rendimiento de los modelos al permitir que sus capas se afinen. También el plan de estudios hará hincapié en la importancia del testeo del pipeline de entrenamiento, ya que sirve tanto para identificar fallos como para validar la reproducibilidad de los resultados. 

Cabe destacar que, al tratarse de una capacitación 100% online, los estudiantes tendrán la facilidad de poder cursarlo con comodidad dónde y cuándo quieran. En este sentido, lo único que necesitarán es un dispositivo electrónico con acceso a Internet para ingresar en el Campus Virtual (sirviendo su propio móvil o Tablet). De esta forma, el alumnado disfrutará de una experiencia educativa repleta de contenidos dinámicos, como resúmenes interactivos o casos de estudio. Sin duda, una modalidad acorde al tiempo actual, con todas las garantías para que los egresados aprovechen las oportunidades que ofrece un sector tecnológico elevadamente demandado. Y todo ello con la guía de un cuadro docente formado por expertos en Visión Artificial, que resolverá todas las dudas que puedan plantearse durante su estudio. 

Una capacitación diseñada para ayudarte afrontar tanto los retos actuales como futuros en el Visión Artificial”  

Este Curso Universitario en Redes Convolucionales y Clasificación de Imágenes 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 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

La creciente importancia de la Visión Artificial convierte a este Curso Universitario en una apuesta segura que te permitirá elevar tus horizontes profesionales”

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.

Una titulación universitaria que incorpora casos prácticos en la Clasificación de Imágenes, que te sumergirá en la realidad de una profesión llena de oportunidades”

Un plan de estudios hecho a tu medida y diseñado bajo la metodología pedagógica más efectiva: el Relearning”

Diseñado por referencias en Visión Artificial, este Curso Universitario otorgará al alumnado una sólida comprensión sobre las Redes Convolucionales y la Clasificación de Imágenes. Para ello, el plan de estudios profundizará en los CNN Building Blocks, diseñados para capturar y procesar características jerárquicas en datos de imágenes eficientemente. Asimismo, el temario ahondará en las principales arquitecturas de las redes de aprendizaje profundo, entre las que sobresalen GoogleLeNet, VGG y Resnet. En adición, la capacitación instará a los expertos a realizar buenas prácticas en Deep Learning mediante técnicas que abarcan desde el Transfer learning hasta el Fine Tuning y Data Augmentation. 

Implementarás en tus procedimientos de trabajo los últimos avances en Clasificación de Imágenes a través de Redes Convolucionales” 

Módulo 1. Redes Convolucionales y Clasificación de Imágenes

1.1. Redes neuronales convolucionales

1.1.1. Introducciónn
1.1.2. La convolución
1.1.3. CNN Building Blocks

1.2. Tipos de capas CNN

1.2.1. Convolutional
1.2.2. Activation
1.2.3. Batch normalization
1.2.4. Polling
1.2.5. Fully connected

1.3. Métricas

1.3.1. Confusión Matrix
1.3.2. Accuracy
1.3.3. Precisión
1.3.4. Recall
1.3.5. F1 Score
1.3.6. ROC Curve
1.3.7. AUC

1.4. Principales arquitecturas

1.4.1. AlexNet
1.4.2. VGG
1.4.3. Resnet
1.4.4. GoogleLeNet

1.5. Clasificación de imágenes

1.5.1. Introducciónn
1.5.2. Análisis de los datos
1.5.3. Preparación de los datos
1.5.4. Entrenamiento del modelo
1.5.5. Validación del modelo

1.6. Consideraciones prácticas para el entrenamiento de CNN

1.6.1. Selección de optimizador
1.6.2. Learning Rate Scheduler
1.6.3. Comprobar pipeline de entrenamiento
1.6.4. Entrenamiento con regularización

1.7. Buenas prácticas en Deep Learning

1.7.1. Transfer learning
1.7.2. Fine Tuning
1.7.3. Data Augmentation

1.8. Evaluación estadística de datos

1.8.1. Número de datasets
1.8.2. Número de etiquetas
1.8.3. Número de imágenes
1.8.4. Balanceo de datos

1.9. Deployment

1.9.1. Guardando y cargando modelos
1.9.2. Onnx
1.9.3. Inferencia

1.10. Caso Práctico: Clasificación de Imágenes

1.10.1. Análisis y preparación de los datos
1.10.2. Testeo de la pipeline de entrenamiento
1.10.3. Entrenamiento del modelo
1.10.4. Validación del modelo

Estudiarás a tu propio ritmo, gracias a las facilidades que te ofrece la modalidad online de TECH. ¡Inscríbete ya!”