El sistema Relearning de esta capacitación te llevará a avanzar ágilmente en la implementación de un Mas RCNN para detectar objetos en imágenes”

En la rama del Deep Learning, las Métricas de Evaluación constituyen herramientas fundamentales que permiten medir y cuantificar el rendimiento de los modelos de Aprendizaje Automático. De este modo, los profesionales las utilizan con el objetivo de evaluar tanto la eficiencia como calidad de los modelos en la tarea para la que fueron entrenados. A su vez, estos sistemas posibilitan a las compañías monitorear el progreso, identificar tendencias y realizar ajustes continuos destinados a mejorar el rendimiento de sus procedimientos. Así pues, las compañías detectan oportunidad para mejorar su actividad y diferenciarse en el mercado.

Dada su relevancia ascendente, TECH implementa un pionero Curso Universitario en Segmentación con Deep Learning en Visión Artificial. Su finalidad es que los profesionales adquieran nuevas competencias y herramientas para llevar a cabo proyectos innovadores. Por eso, el plan de estudios proporcionará diversos métodos de medición como el Dice Coefficient y Pixel Accuracy. Asimismo, el temario profundizará en las Funciones de Coste para que los egresados entrenen los modelos de manera efectiva. De forma similar, la capacitación ahondará en la Segmentación en Nubes de Puntos para que los estudiantes obtengan una comprensión precisa de los entornos tridimensionales y faciliten la toma de decisiones informadas.

Dado que esta titulación universitaria se desarrolla a través de una metodología 100% online, los especialistas tendrán la oportunidad de compaginar su puesta al día con el resto de sus obligaciones personales y profesionales. Se trata de una ocasión idónea para que los profesionales cursen un programa de calidad, disponiendo de la flexibilidad tanto para planificar sus horarios como cronogramas evaluativos. Y es que lo único que necesitarán los alumnos es un dispositivo electrónico con acceso a Internet para visualizar el contenido didáctico alojado en la plataforma virtual.

El dominio de la Segmentación con Deep Learning te abrirá numerosas oportunidades laborales en sectores empresariales como la salud, tecnología o automoción”

Este Curso Universitario en Segmentación con Deep Learning 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

Manejarás con eficacia la arquitectura STFCN y aprovecharás tanto la información espacial como temporal para lograr resultados robustos”

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.    

Obtendrás una base sólida para participar en los proyectos de investigación más importantes y desarrollar algoritmos innovadores”

Disfrutarás de un aprendizaje dinámico gracias a las herramientas didácticas de TECH, entre las que destacan vídeos explicativos o casos de estudio”  

Este Curso Universitario brindará al alumnado un enfoque integral sobre la Segmentación con Deep Learning en Visión Artificial. Para lograrlo, el itinerario académico profundizará en la detección de objetos utilizando herramientas del Aprendizaje Profundo como la arquitectura FCN, Deep Lab o U-NET. Asimismo, el temario analizará en detalle Métricas de Evaluación para que los egresados comprueben la eficacia de los modelos. Así pues, los profesionales obtendrán destrezas para manejar sistemas como o el Pixel Accuracy, Focal Loss o Dice Coefficient. También la capacitación ahondará en los Mapas Autoorganizados para visualizar la estructura subyacente de los datos y descubrir patrones significativos. 

Dominarás la aplicación de umbral, a partir de métodos como Otsu y Riddlen, para segmentar regiones de interés mediante la binarización de la imagen original”

Módulo 1. Segmentación de imágenes con deep learning

1.1. Detección de objetos y segmentación

1.1.1. Segmentación semántica

1.1.1.1. Casos de uso de segmentación semántica

1.1.2. Segmentación instanciada

1.1.2.1. Casos de uso segmentación instanciada

1.2. Métricas de evaluación

1.2.1. Similitudes con otros métodos
1.2.2. Pixel Accuracy
1.2.3. Dice Coefficient (F1 Score)

1.3. Funciones de coste

1.3.1. Dice Loss
1.3.2. Focal Loss
1.3.3. Tversky Loss
1.3.4. Otras funciones

1.4. Métodos tradicionales de segmentación

1.4.1. Aplicación de umbral con Otsu y Riddlen
1.4.2. Mapas autoorganizados
1.4.3. GMM-EM algorithm

1.5. Segmentación Semántica aplicando Deep Learning: FCN

1.5.1. FCN
1.5.2. Arquitectura
1.5.3. Aplicaciones de FCN

1.6. Segmentación semántica aplicando Deep Learning: U-NET

1.6.1. U-NET
1.6.2. Arquitectura
1.6.3. Aplicación U-NET

1.7. Segmentación semántica aplicando Deep Learning: Deep Lab

1.7.1. Deep Lab
1.7.2. Arquitectura
1.7.3. Aplicación de Deep Lab

1.8. Segmentación instanciada aplicando Deep Learning: Mask RCNN

1.8.1. Mask RCNN
1.8.2. Arquitectura
1.8.3. Aplicación de un Mas RCNN

1.9. Segmentación en vídeos

1.9.1. STFCN
1.9.2. Semantic Video CNNs
1.9.3. Clockwork Convnets
1.9.4. Low-Latency

1.10. Segmentación en nubes de puntos

1.10.1. La nube de puntos
1.10.2. PointNet
1.10.3. A-CNN

TECH se adapta a tu agenda, por eso ha diseñado una titulación universitaria flexible y 100% online”