Combina el Deep Learning Aplicado a la Visión por Computador gracias a esta Experto universitario, que te ofrece todas las últimas novedades en esta tecnología en auge” 

La inteligencia artificial ha revolucionado el panorama tecnológico. Sus principios se aplican en numerosos ámbitos y tiene una gran importancia en campos como el sanitario, que aprovecha esta tecnología para mejorar los procesos diagnósticos y los tratamientos. El Deep Learning es un área esencial en todo este proceso, puesto que es el que determina cómo se desarrollará la labor de aprendizaje por parte de la máquina. 

Así, si se une el potencial del Deep Learning con otra disciplina como la visión artificial, se pueden obtener resultados espectaculares en todo tipo de sectores. Al combinar estas dos especialidades, se produce una lectura y recopilación de datos visuales completa y profunda, perfeccionando la realización de labores tecnológicas complejas. Esta Experto universitario, por tanto, ofrece al informático la posibilidad de acceder a las últimas innovaciones en esta área, de forma que pueda incorporar a su trabajo conocimientos novedosos sobre redes neuronales y sus funciones de activación, sobre las redes neuronales convolucionales y sobre la detección de objetos, entre otros. 

Todo ello, a partir de una metodología de enseñanza 100% online que permite al profesional escoger cómo, cuándo y dónde estudiar, puesto que se adapta a sus circunstancias personales. Además, el informático que realice esta titulación, contará con los mejores contenidos multimedia en forma de casos prácticos, vídeos, clases magistrales y resúmenes multimedia, entre muchos otros recursos. Asimismo, el profesorado más experimentado guiará todo este proceso, asegurándose de que el profesional recibe los conocimientos más actualizados y prácticos. 

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Esta Experto universitario en Deep Learning Aplicado a la Visión por Computador 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 

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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. 

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Los contenidos de esta Experto universitario en Deep Learning Aplicado a la Visión por Computador han sido cuidadosamente diseñados por grandes especialistas en inteligencia artificial. Por esa razón, estos conocimientos son los más novedosos y profundos, y el informático tendrá la oportunidad de ahondar en las últimas innovaciones en cuestiones como las métricas de evaluación de las redes neuronales, los tipos de capas CNN, el entrenamiento con regularización o los datasets, entre muchas otras. 

Estos contenidos te convertirán en un gran especialista en Deep Learning Aplicado a la Visión por Computador y visión artificial”

Módulo 1. Deep Learning    

1.1. Inteligencia artificial 

1.1.1. Machine Learning 
1.1.2. Deep Learning 
1.1.3. La explosión del Deep Learning. ¿Por qué ahora?

1.2. Redes neuronales 

1.2.1. La red neuronal 
1.2.2. Usos de las redes neuronales 
1.2.3. Regresión lineal y Perceptron 
1.2.4. Forward propagation 
1.2.5. Backpropagation 
1.2.6. Feature vectors 

1.3. Loss Functions 

1.3.1. Loss Functions
1.3.2. Tipos de Loss Functions
1.3.3. Elección de las Loss Functions 

1.4. Funciones de activación 

1.4.1. Función de activación 
1.4.2. Funciones lineales 
1.4.3. Funciones no lineales 
1.4.4. Output vs. Hidden Layer Activation Functions 

1.5. Regularización y normalización 

1.5.1. Regularización y normalización 
1.5.2. Overfitting and Data Augmentation 
1.5.3. Regularization methods: L1, L2 and dropout 
1.5.4. Normalization methods: Batch, Weight, Layer 

1.6. Optimización 

1.6.1. Gradient Descent 
1.6.2. Stochastic Gradient Descent 
1.6.3. Mini Batch Gradient Descent 
1.6.4. Momentum 
1.6.5. Adam 

1.7. Hyperparameter Tuning y Pesos 

1.7.1. Los hiperparámetros 
1.7.2. Batch Size vs. Learning Rate vs. Step Decay 
1.7.3. Pesos 

1.8. Métricas de evaluación de una red neuronal 

1.8.1. Accuracy 
1.8.2. Dice coefficient 
1.8.3. Sensitivity vs. Specificity/Recall vs. Precision 
1.8.4. Curva ROC (AUC) 
1.8.5. F1-score 
1.8.6. Confusion matrix 
1.8.7. Cross-validation 

1.9. Frameworks y Hardware 

1.9.1. Tensor Flow 
1.9.2. Pytorch 
1.9.3. Caffe 
1.9.4. Keras 
1.9.5. Hardware para la fase de entrenamiento 

1.10. Creación de una red neuronal–entrenamiento y validación 

1.10.1. Dataset 
1.10.2. Construcción de la red 
1.10.3. Entrenamiento 
1.10.4. Visualización de resultados 

Módulo 2. Redes convolucionales y clasificación de imágenes 

2.1. Redes neuronales convolucionales

2.1.1. Introducción 
2.1.2. La convolución 
2.1.3. CNN Building Blocks

2.2. Tipos de capas CNN 

2.2.1. Convolutional 
2.2.2. Activation 
2.2.3. Batch normalization 
2.2.4. Polling 
2.2.5. Fully connected 

2.3. Métricas 

2.3.1. Confusion Matrix 
2.3.2. Accuracy 
2.3.3. Precision 
2.3.4. Recall 
2.3.5. F1 Score 
2.3.6. ROC Curve 
2.3.7. AUC 

2.4. Arquitecturas 

2.4.1. AlexNet 
2.4.2. VGG 
2.4.3. Resnet 
2.4.4. GoogleLeNet 

2.5. Clasificación de Imágenes 

2.5.1. Introducción 
2.5.2. Análisis de los datos 
2.5.3. Preparación de los datos 
2.5.4. Entrenamiento del modelo 
2.5.5. Validación del modelo

2.6. Consideraciones prácticas para el entrenamiento de CNN 

2.6.1. Selección de optimizador 
2.6.2. Learning Rate Scheduler 
2.6.3. Comprobación de Pipeline de entrenamiento 
2.6.4. Entrenamiento con regularización 

2.7. Buenas prácticas en Deep Learning 

2.7.1. Transfer Learning 
2.7.2. Fine Tuning 
2.7.3. Data Augmentation 

2.8. Evaluación estadística de datos 

2.8.1. Número de datasets 
2.8.2. Número de etiquetas 
2.8.3. Número de imágenes 
2.8.4. Balanceo de datos 

2.9. Deployment 

2.9.1. Guardado de modelos 
2.9.2. Onnx 
2.9.3. Inferencia 

2.10. Caso práctico: clasificación de imágenes 

2.10.1. Análisis y preparación de los datos 
2.10.2. Testeo del pipeline de entrenamiento 
2.10.3. Entrenamiento del modelo 
2.10.4. Validación del modelo 

Módulo 3. Detección de objetos 

3.1. Detección y seguimiento de objetos 

3.1.1. Detección de objetos 
3.1.2. Casos de uso 
3.1.3. Seguimiento de objetos 
3.1.4. Casos de uso 
3.1.5. Oclusiones, Rigid and No Rigid Poses 

3.2. Métricas de evaluación 

3.2.1. IOU-Intersection Over Union 
3.2.2. Confidence Score 
3.2.3. Recall 
3.2.4. Precisión 
3.2.5. Recall–Precisión Curve 
3.2.6. Mean Average Precision (mAP) 

3.3. Métodos tradicionales 

3.3.1. Sliding window 
3.3.2. Viola detector 
3.3.3. HOG 
3.3.4. Non Maximal Supresion (NMS) 

3.4. Datasets 

3.4.1. Pascal VC 
3.4.2. MS Coco 
3.4.3. ImageNet (2014) 
3.4.4. MOTA Challenge 

3.5. Two Shot Object Detector 

3.5.1. R-CNN 
3.5.2. Fast R-CNN 
3.5.3. Faster R-CNN 
3.5.4. Mask R-CNN 

3.6. Single Shot Object Detector 

3.6.1. SSD 
3.6.2. YOLO 
3.6.3. RetinaNet 
3.6.4. CenterNet 
3.6.5. EfficientDet 

3.7. Backbones 

3.7.1. VGG 
3.7.2. ResNet 
3.7.3. Mobilenet 
3.7.4. Shufflenet 
3.7.5. Darknet 

3.8. Object Tracking 

3.8.1. Enfoques clásicos 
3.8.2. Filtros de partículas 
3.8.3. Kalman 
3.8.4. Sort tracker 
3.8.5. Deep Sort 

3.9. Despliegue 

3.9.1. Plataforma de computación 
3.9.2. Elección del Backbone 
3.9.3. Elección del Framework 
3.9.4. Optimización de modelos 
3.9.5. Versionado de modelos 

3.10. Estudio: detección y seguimiento de personas 

3.10.1. Detección de personas 
3.10.2. Seguimiento de personas 
3.10.3. Reidentificación 
3.10.4. Conteo de personas en multitudes

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