Optimiza tu praxis con las estrategias más innovadoras de Visión por Computador Web gracias a esta capacitación 100% online”

La segmentación de imágenes con Deep Learning ha llevado a avances significativos en campos como la robótica, medicina o seguridad. El principal motivo es que estos sistemas permiten automatizar tareas complejas y analizar grandes volúmenes de datos en un corto período de tiempo. Así pues, los expertos adquieren un mayor entendimiento gracias a las imágenes precisas de los objetos de interés. No obstante, para disfrutar de sus múltiples beneficios, es imprescindible que los profesionales adquieran nuevas competencias e incorporen a sus procedimientos habituales los últimos avances en esta área. 

Por ello, TECH implementa una Especialización que profundizará en las Técnicas Avanzadas de Visión por Computador Web. Diseñado por expertos en esta materia, el plan de estudios ahondará en el procesado de imágenes 3D, utilizando los softwares más innovadores para las visualizaciones de los materiales. Asimismo, el temario se centrará en los métodos de segmentación de fotografías aplicando el Deep Learning. Por otra parte, los estudiantes examinarán en detalle el Proyecto de Segmentación Semántica para desarrollar sistemas que requieren una comprensión precisa de las imágenes digitales. Cabe destacar que el itinerario académico incluirá el análisis de casos prácticos reales y ejercicios destinados a elevar las competencias de los alumnos.  

En lo que respecta a la metodología del programa, se imparte de forma 100% online. En este sentido, lo único que necesitará el alumnado es un dispositivo electrónico con acceso a Internet para adentrarse en el Campus Virtual y disfrutar de los contenidos didácticos más dinámicos. Además, TECH emplea un sistema pedagógico disruptivo: el Relearning. Este consiste en la repetición de los contenidos claves de forma natural, para que los estudiantes tengan un aprendizaje progresivo. Sin duda, se trata de una excelente oportunidad para que los profesionales realicen una completa puesta al día a través de una titulación universitaria que se adapta a las necesidades reales de los expertos. 

Tendrás un pleno dominio de las Redes Generativas Adversariales y crearás contenidos multimedia de gran calidad”

Esta Especialización en Técnicas Avanzadas de Visión por Computador Web 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

Accederás a las bases de datos más efectivas para resolver los problemas de segmentación general y evaluar los algoritmos con eficacia”

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.  

Estarás altamente cualificado para manejar las diversas herramientas de segmentación empleando diferentes frameworks”

El sistema Relearning te llevará a avanzar de un modo mucho más ágil por la Segmentación de imágenes con Deep Learning”  

Esta Especialización otorgará al alumnado un enfoque holístico sobre las Técnicas Avanzadas de Visión por Computador Web. A través de 3 módulos especializados, los alumnos ahondarán en el manejo del software de procesado de imágenes 3D más efectivo. En sintonía con esto, el plan de estudios profundizará en diversas técnicas de segmentación semántica aplicando el Deep Learning. Esto permitirá a los egresados obtener una comprensión detallada y precisa de los contenidos de una imagen. Además, el temario ofrecerá una amplia gama de librerías para el Proceso de Datos 3D, que facilitarán el procesamiento y la manipulación de datos.  ¿Buscas aumentar tu seguridad en la toma de decisiones? Consíguelo actualizando tus conocimientos mediante esta revolucionaria titulación universitaria”

Módulo 1. Procesado de imágenes 3D

1.1. Imagen 3D

1.1.1. Imagen 3D
1.1.2. Software de procesado de imágenes 3D y Visualizaciones
1.1.3. Software de Metrología

1.2. Open3D

1.2.1. Librería para Proceso de Datos 3D
1.2.2. Características
1.2.3. Instalación y Uso

1.3. Los datos

1.3.1. Mapas de profundidad en imagen 2D
1.3.2. Pointclouds
1.3.3. Normales
1.3.4. Superficies

1.4. Visualización

1.4.1. Visualización de Datos
1.4.2. Controles
1.4.3. Visualización Web

1.5. Filtros

1.5.1. Distancia entre puntos, eliminar Outliers
1.5.2. Filtro paso alto
1.5.3. Downsampling

1.6. Geometría y extracción de características

1.6.1. Extracción de un perfil
1.6.2. Medición de profundidad
1.6.3. Volumen
1.6.4. Formas geométricas 3D
1.6.5. Planos
1.6.6. Proyección de un punto
1.6.7. Distancias geométricas
1.6.8. Kd Tree
1.6.9. Features 3D

1.7. Registro y Meshing

1.7.1. Concatenación
1.7.2. ICP
1.7.3. Ransac 3D

1.8. Reconocimiento de objetos 3D

1.8.1. Búsqueda de un objeto en la escena 3D
1.8.2. Segmentación
1.8.3. Bin picking

1.9. Análisis de superficies

1.9.1. Smoothing
1.9.2. Superficies orientables
1.9.3. Octree

1.10. Triangulación

1.10.1. De Mesh a Point Cloud
1.10.2. Triangulación de mapas de profundidad
1.10.3. Triangulación de Point Clouds no ordenados

Módulo 2. Segmentación de imágenes con Deep Learning

2.1. Detección de  Objetos y Segmentación

2.1.1. Segmentación semántica
2.1.1.1. Casos de uso de segmentación semántica
2.1.2. Segmentación Instanciada
2.1.2.1. Casos de uso segmentación instanciada

2.2. Métricas de evaluación

2.2.1. Similitudes con otros métodos
2.2.2. Pixel Accuracy
2.2.3. Dice Coefficient (F1 Score)

2.3. Funciones de coste

2.3.1. Dice Loss
2.3.2. Focal Loss
2.3.3. Tversky Loss
2.3.4. Otras funciones

2.4. Métodos tradicionales de Segmentación

2.4.1. Aplicación de umbral con Otsu y Riddlen
2.4.2. Mapas auto organizados
2.4.3. GMM-EM algorithm

2.5. Segmentación Semántica aplicando Deep Learning: FCN

2.5.1. FCN
2.5.2. Arquitectura
2.5.3. Aplicaciones de FCN

2.6. Segmentación semántica aplicando Deep Learning: U-NET

2.6.1. U-NET
2.6.2. Arquitectura
2.6.3. Aplicación U-NET

2.7. Segmentación semántica aplicando Deep Learning: Deep Lab

2.7.1. Deep Lab
2.7.2. Arquitectura
2.7.3. Aplicación de Deep Lab

2.8. Segmentación instanciada aplicando Deep Learning: Mask RCNN

2.8.1. Mask RCNN
2.8.2. Arquitectura
2.8.3. Aplicación de un Mask RCNN

2.9. Segmentación en vídeos

2.9.1. STFCN
2.9.2. Semantic Video CNNs
2.9.3. Clockwork Convnets
2.9.4. Low-Latency

2.10. Segmentación en nubes de puntos

2.10.1. La nube de puntos
2.10.2. PointNet
2.10.3. A-CNN

Módulo 3. Segmentación de imágenes avanzada y técnicas avanzadas de visión por computador

3.1. Base de datos para problemas de Segmentación General

3.1.1. Pascal Context
3.1.2. CelebAMask-HQ
3.1.3. Cityscapes Dataset
3.1.4. CCP Dataset

3.2. Segmentación Semántica en la Medicina

3.2.1. Segmentación Semántica en la Medicina
3.2.2. Datasets para problemas médicos
3.2.3. Aplicación práctica

3.3. Herramientas de anotación

3.3.1. Computer Vision Annotation Tool
3.3.2. LabelMe
3.3.3. Otras herramientas

3.4. Herramientas de Segmentación usando diferentes frameworks

3.4.1. Keras
3.4.2. Tensorflow v2
3.4.3. Pytorch
3.4.4. Otros

3.5. Proyecto Segmentación semántica. Los datos, Fase 1

3.5.1. Análisis del problema
3.5.2. Fuente de entrada para datos
3.5.3. Análisis de datos
3.5.4. Preparación de datos

3.6. Proyecto Segmentación semántica. Entrenamiento, Fase 2

3.6.1. Selección del algoritmo
3.6.2. Entrenamiento
3.6.3. Evaluación

3.7. Proyecto Segmentación semántica. Resultados, Fase 3

3.7.1. Ajuste fino
3.7.2. Presentación de la solución
3.7.3. Conclusiones

3.8. Autocodificadores

3.8.1. Autocodificadores
3.8.2. Arquitectura de un Autocodificador
3.8.3. Autocodificadores de Eliminación de Ruido
3.8.4. Autocodificador de Coloración Automática

3.9. Las Redes Generativas Adversariales (GAN)

3.9.1. Redes Generativas Adversariales (GAN)
3.9.2. Arquitectura DCGAN
3.9.3. Arquitectura GAN Condicionada

3.10. Redes Generativas Adversariales Mejoradas

3.10.1. Visión general del problema
3.10.2. WGAN
3.10.3. LSGAN
3.10.4. ACGAN

Accederás a una colección de materiales multimedia en múltiples formatos audiovisuales que fortalecerán tu aprendizaje con dinamismo”