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La Visión Artificial constituye un campo del Aprendizaje Automático de gran importancia para la mayoría de las compañías tecnológicas. Esta tecnología permite tanto a los ordenadores como sistemas extraer informaciones significativas a partir de imágenes digitales, vídeos e incluso otras entradas visuales. Entre sus múltiples beneficios destaca el incremento del nivel de precisión durante los procesos de fabricación y la eliminación de errores humanos. Así pues, estos instrumentos garantizan la máxima calidad de los productos mientras facilitan la resolución de problemas durante la producción. 

Ante esta realidad, TECH desarrolla un Máster Título Propio que abordará en detalle la Visión por Computador. Diseñado por expertos en la materia, el plan de estudios profundizará en el procesado de imágenes 3D. A este respecto, la capacitación ofrecerá al alumnado los softwares de procesado más avanzados para visualizar los datos. También el temario se centrará en el análisis del Deep Learning, dado su relevancia para abordar conjuntos de datos grandes y complejos. Esto permitirá a los egresados enriquecer sus procedimientos de trabajo habituales con algoritmos y modelos de última generación. Además, los materiales didácticos brindarán un amplio abanico de técnicas de visión por computador usando diferentes frameworks (entre los que destacan Keras,Tensorflow v2  Pytorch). 

En cuanto al formato de la presente titulación universitaria, se basa en una metodología 100% online. Lo único que se requerirá es que los egresados cuenten con un dispositivo electrónico con acceso a Internet (como su ordenador, móvil o Tablet) para ingresar en el Campus Virtual. Allí encontrarán una biblioteca atestada de recursos multimedia con los que fortalecerán su conocimiento de forma dinámica. Cabe destacar que TECH emplea en todas sus titulaciones la innovadora metodología Relearning, la cual permitirá a los estudiantes asimilar los conocimientos de forma natural, reforzándose con recursos audiovisuales para garantizar que perduren en la memoria y en el tiempo.

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Este Máster Título Propio en Visión Artificial contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:  

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• 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
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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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El presente programa proporcionará a los estudiantes una visión integral del Estado del Arte en Inteligencia Artificial. Formado por 10 completos módulos, el itinerario académico abordará los algoritmos de visión convencional y ofrecerá los últimos avances en Deep Learning. Los materiales didácticos proporcionarán las técnicas más avanzadas de visión por computador, con el objetivo de que el alumnado pueda incorporarlas con inmediatez a su praxis profesional. Además, el temario analizará en detalle las Redes Convolucionales con el fin de que los egresados realicen una correcta clasificación de los objetos en las imágenes.

Una enseñanza sin horarios fijos y con un temario disponible desde el primer día. ¡Marca tu propio ritmo de aprendizaje!”

Módulo 1. Visión artificial

1.1. Percepción humana

1.1.1. Sistema visual humano
1.1.2. El color
1.1.3. Frecuencias visibles y no visibles

1.2. Crónica de la Visión Artificial

1.2.1. Principios
1.2.2. Evolución
1.2.3. La importancia de la visión artificial

1.3. Composición de imágenes digitales

1.3.1. La Imagen digital
1.3.2. Tipos de imágenes
1.3.3. Espacios de color
1.3.4. RGB
1.3.5.HSV y HSL
1.3.6. CMY-CMYK
1.3.7. YCbCr
1.3.8. Imagen indexada

1.4. Sistemas de captación de imágenes

1.4.1. Funcionamiento de una cámara digital
1.4.2. La correcta exposición para cada situación
1.4.3. Profundidad de campo
1.4.4. Resolución
1.4.5. Formatos de imagen
1.4.6. Modo HDR
1.4.7. Cámaras de alta resolución
1.4.8. Cámaras de alta velocidad

1.5. Sistemas Ópticos

1.5.1. Principios ópticos
1.5.2. Objetivos convencionales
1.5.3. Objetivos telecéntricos
1.5.4. Tipos de autoenfoque
1.5.5. Distancia focal
1.5.6. Profundidad de campo
1.5.7. Distorsión óptica
1.5.8. Calibración de una imagen

1.6. Sistemas de iluminación

1.6.1. Importancia de la iluminación
1.6.2. Respuesta frecuencial
1.6.3. Iluminación Led
1.6.4. Iluminación en exteriores
1.6.5. Tipos de iluminaciones para aplicaciones industriales. Efectos

1.7. Sistemas Captación 3D

1.7.1. Estéreo Visión
1.7.2. Triangulación
1.7.3. Luz estructurada
1.7.4. Time of Flight
1.7.5. Lidar

1.8. Multiespectro

1.8.1. Cámaras Multiespectrales
1.8.2. Cámaras Hiperespectrales

1.9. Espectro cercano No visible

1.9.1. Cámaras IR
1.9.2. Cámaras UV
1.9.3. Convertir de No visible a Visible gracias a la iluminación

1.10. Otras bandas del espectro

1.10.1. Rayos X
1.10.2. Teraherzios

Módulo 2. Aplicaciones y estado del arte

2.1. Aplicaciones industriales

2.1.1. Librerías de visión industrial
2.1.2. Cámaras compactas
2.1.3. Sistemas basados en PC
2.1.4. Robótica industrial
2.1.5. Pick and place 2D
2.1.6. Bin picking
2.1.7. Control de calidad
2.1.8. Presencia ausencia de componentes
2.1.9. Control dimensional
2.1.10. Control etiquetaje
2.1.11. Trazabilidad

2.2. Vehículos autónomos

2.2.1. Asistencia al conductor
2.2.2. Conducción autónoma

2.3. Visión Artificial para Análisis de Contenidos

2.3.1. Filtro por contenido
2.3.2. Moderación de contenido visual
2.3.3. Sistemas de seguimiento
2.3.4. Identificación de marcas y logos
2.3.5. Etiquetación y clasificación de videos
2.3.6. Detección de cambios de escena
2.3.7. Extracción de textos o créditos

2.4. Aplicaciones médicas

2.4.1. Detección y localización de enfermedades
2.4.2. Cáncer y Análisis de radiografías
2.4.3. Avances en visión artificial dada la Covid19
2.4.4. Asistencia en el quirófano

2.5. Aplicaciones espaciales

2.5.1. Análisis de imagen por satélite
2.5.2. Visión artificial para el estudio del espacio
2.5.3. Misión a Marte

2.6. Aplicaciones comerciales

2.6.1. Control stock
2.6.2. Videovigilancia, seguridad en casa
2.6.3. Cámaras aparcamiento
2.6.4. Cámaras control población
2.6.5. Cámaras velocidad

2.7. Visión Aplicada a la Robótica

2.7.1. Drones
2.7.2. AGV
2.7.3. Visión en robots colaborativos
2.7.4. Los ojos de los robots

2.8. Realidad Aumentada

2.8.1. Funcionamiento
2.8.2. Dispositivos
2.8.3. Aplicaciones en la industria
2.8.4. Aplicaciones comerciales

2.9. Cloud computing

2.9.1. Plataformas de Cloud Computing
2.9.2. Del Cloud Computing a la producción

2.10. Investigación y Estado del Arte

2.10.1. La comunidad científica
2.10.2. Qué se está cociendo
2.10.3. El futuro de la visión artificial

Módulo 3. Procesado digital de imágenes

3.1. Entorno de desarrollo en Visión por Computador

3.1.1. Librerías de Visión por Computador
3.1.2. Entorno de programación
3.1.3. Herramientas de visualización

3.2. Procesamiento digital de imágenes

3.2.1. Relaciones entre pixeles
3.2.2. Operaciones con imágenes
3.2.3. Transformaciones geométricas

3.3. Operaciones de pixeles

3.3.1. Histograma
3.3.2. Transformaciones a partir de histograma
3.3.3. Operaciones en imágenes en color

3.4. Operaciones lógicas y aritméticas

3.4.1. Suma y resta
3.4.2. Producto y División
3.4.3. And / Nand
3.4.4. Or / Nor
3.4.5. Xor / Xnor

3.5. Filtros

3.5.1. Máscaras y Convolución
3.5.2. Filtrado lineal
3.5.3. Filtrado no lineal
3.5.4. Análisis de Fourier

3.6. Operaciones morfológicas

3.6.1. Erode and Dilating
3.6.2. Closing and Open
3.6.3. Top_hat y Black hat
3.6.4. Detección de contornos
3.6.5. Esqueleto
3.6.6. Relleno de agujeros
3.6.7. Convex hull

3.7. Herramientas de análisis de imágenes

3.7.1. Detección de bordes
3.7.2. Detección de blobs
3.7.3. Control dimensional
3.7.4. Inspección de color

3.8. Segmentación de objetos

3.8.1. Segmentación de imágenes
3.8.2. Técnicas de segmentación clásicas
3.8.3. Aplicaciones reales

3.9. Calibración de imágenes

3.9.1. Calibración de imagen
3.9.2. Métodos de calibración
3.9.3. Proceso de calibración en un sistema cámara 2D/robot

3.10. Procesado de imágenes en entorno real

3.10.1. Análisis de la problemática
3.10.2. Tratamiento de la imagen
3.10.3. Extracción de características
3.10.4. Resultados finales

Módulo 4. Procesado digital de imágenes avanzado

4.1. Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)

4.1.1. Preprocesado de la imagen
4.1.2. Detección de texto
4.1.3. Reconocimiento de texto

4.2. Lectura de códigos

4.2.1. Códigos 1D
4.2.2. Códigos 2D
4.2.3. Aplicaciones

4.3. Búsqueda de patrones

4.3.1. Búsqueda de patrones
4.3.2. Patrones basados en nivel de gris
4.3.3. Patrones basados en contornos
4.3.4. Patrones basados en formas geométricas
4.3.5. Otras técnicas

4.4. Seguimiento de objetos con visión convencional

4.4.1. Extracción de fondo
4.4.2. Meanshift
4.4.3. Camshift
4.4.4. Optical flow

4.5. Reconocimiento facial

4.5.1. Facial Landmark detection
4.5.2. Aplicaciones
4.5.3. Reconocimiento facial
4.5.4. Reconocimiento de emociones

4.6. Panorámica y alineaciones

4.6.1. Stitching
4.6.2. Composición de imágenes
4.6.3. Fotomontaje

4.7. High Dinamic Range (HDR) and Photometric Stereo

4.7.1. Incremento del rango dinámico
4.7.2. Composición de imágenes para mejorar contornos
4.7.3. Técnicas para el uso de aplicaciones en dinámico

4.8. Compresión de imágenes

4.8.1. La compresión de imágenes
4.8.2. Tipos de compresores
4.8.3. Técnicas de compresión de imágenes

4.9. Procesado de video

4.9.1. Secuencias de imágenes
4.9.2. Formatos y códecs de video
4.9.3. Lectura de un video
4.9.4. Procesado del fotograma

4.10. Aplicación real de Procesado de Imágenes

4.10.1. Análisis de la problemática
4.10.2. Tratamiento de la imagen
4.10.3. Extracción de características
4.10.4. Resultados finales

Módulo 5. Procesado de imágenes 3D

5.1. Imagen 3D

5.1.1. Imagen 3D
5.1.2. Software de procesado de imágenes 3d y Visualizaciones
5.1.3. Software de Metrología

5.2. Open3D

5.2.1. Librería para Proceso de Datos 3D
5.2.2. Características
5.2.3. Instalación y Uso

5.3. Los datos

5.3.1. Mapas de profundidad en imagen 2D
5.3.2. Pointclouds
5.3.3. Normales
5.3.4. Superficies

5.4. Visualización

5.4.1. Visualización de Datos
5.4.2. Controles
5.4.3. Visualización Web

5.5. Filtros

5.5.1. Distancia entre puntos, eliminar Outliers
5.5.2. Filtro paso alto
5.5.3. Downsampling

5.6. Geometría y extracción de características

5.6.1. Extracción de un perfil
5.6.2. Medición de profundidad
5.6.3. Volumen
5.6.4. Formas geométricas 3D
5.6.5. Planos
5.6.6. Proyección de un punto
5.6.7. Distancias geométricas
5.6.8. Kd Tree
5.6.9. Features 3D

5.7. Registro y Meshing

5.7.1. Concatenación
5.7.2. ICP
5.7.3. Ransac 3D

5.8. Reconocimiento de objetos 3D

5.8.1. Búsqueda de un objeto en la escena 3d
5.8.2. Segmentación
5.8.3. Bin picking

5.9. Análisis de superficies

5.9.1. Smoothing
5.9.2. Superficies orientables
5.9.3. Octree

5.10. Triangulación

5.10.1. De Mesh a Point Cloud
5.10.2. Triangulación de mapas de profundidad
5.10.3. Triangulación de PointClouds no ordenados

Módulo 6. Deep learning

6.1. Inteligencia Artificial

6.1.1. Machine Learning
6.1.2. Deep Learning
6.1.3. La explosión del Deep Learning. Por qué ahora

6.2. Redes neuronales

6.2.1. La red neuronal
6.2.2. Usos de las redes neuronales
6.2.3. Regresión lineal y Perceptron
6.2.4. Forward propagation
6.2.5. Backpropagation
6.2.6. Feature vectors

6.3. Loss Functions

6.3.1. Loss function
6.3.2. Tipos de loss functions
6.3.3. Elección de la loss function

6.4. Funciones de activación

6.4.1. Función de activación
6.4.2. Funciones lineales
6.4.3. Funciones no lineales
6.4.4. Output vs Hidden layer activation functions

6.5. Regularización y Normalización

6.5.1. Regularización y Normalización
6.5.2. Overfitting and Data Augmentation
6.5.3. Regularization methods: L1, L2 and dropout
6.5.4. Normalization methods: Batch, Weight, Layer

6.6. Optimización

6.6.1. Gradient Descent
6.6.2. Stochastic Gradient Descent
6.6.3. Mini Batch Gradient Descent
6.6.4. Momentum
6.6.5. Adam

6.7. Hyperparameter Tuning y Pesos

6.7.1. Los hiperparámetros
6.7.2. Batch Size vs Learning Rate vs Step Decay
6.7.3. Pesos

6.8. Métricas de evaluación de una red neuronal

6.8.1. Accuracy
6.8.2. Dice coefficient
6.8.3. Sensitivity vs Specificity / Recall vs precision
6.8.4. Curva ROC (AUC)
6.8.5. F1-score
6.8.6. Confusion matrix
6.8.7. Cross-validation

6.9. Frameworks y Hardware

6.9.1. Tensor Flow
6.9.2. Pytorch
6.9.3. Caffe
6.9.4. Keras
6.9.5. Hardware para la Fase de Entrenamiento

6.10. Creación de una Red Neuronal – Entrenamiento y Validación

6.10.1. Dataset
6.10.2. Construcción de la red
6.10.3. Entrenamiento
6.10.4. Visualización de resultados

Módulo 7. Redes Convolucionales y Clasificación de Imágenes

7.1. Redes neuronales convolucionales

7.1.1. Introducciónn
7.1.2. La convolución
7.1.3. CNN Building Blocks

7.2. Tipos de capas CNN

7.2.1. Convolutional
7.2.2. Activation
7.2.3. Batch normalization
7.2.4. Polling
7.2.5. Fully connected

7.3. Métricas

7.3.1. Confusión Matrix
7.3.2. Accuracy
7.3.3. Precisión
7.3.4. Recall
7.3.5. F1 Score
7.3.6. ROC Curve
7.3.7. AUC

7.4. Principales arquitecturas

7.4.1. AlexNet
7.4.2. VGG
7.4.3. Resnet
7.4.4. GoogleLeNet

7.5. Clasificación de imágenes

7.5.1. Introducciónn
7.5.2. Análisis de los datos
7.5.3. Preparación de los datos
7.5.4. Entrenamiento del modelo
7.5.5. Validación del modelo

7.6. Consideraciones prácticas para el entrenamiento de CNN

7.6.1.Selección de optimizador
7.6.2. Learning Rate Scheduler
7.6.3. Comprobar pipeline de entrenamiento
7.6.4. Entrenamiento con regularización

7.7. Buenas prácticas en Deep Learning

7.7.1. Transfer learning
7.7.2. Fine Tuning
7.7.3. Data Augmentation

7.8. Evaluación estadística de datos

7.8.1. Número de datasets
7.8.2. Número de etiquetas
7.8.3. Número de imágenes
7.8.4. Balanceo de datos

7.9. Deployment

7.9.1. Guardando y cargando modelos
7.9.2. Onnx
7.9.3. Inferencia

7.10. Caso Práctico: Clasificación de Imágenes

7.10.1. Análisis y preparación de los datos
7.10.2. Testeo de la pipeline de entrenamiento
7.10.3. Entrenamiento del modelo
7.10.4. Validación del modelo

Módulo 8. Detección de objetos

8.1. Detección y Seguimiento de Objetos

8.1.1. Detección de Objetos
8.1.2. Casos de uso
8.1.3. Seguimiento de objetos
8.1.4. Casos de uso
8.1.5. Oclusiones, Rigid and No Rigid Poses

8.2. Métricas de Evaluación

8.2.1. IOU - Intersection Over Union
8.2.2. Confidence Score
8.2.3. Recall
8.2.4. Precisión
8.2.5. Recall – Precisión Curve
8.2.6. Mean Average Precision (mAP)

8.3. Métodos tradicionales

8.3.1. Sliding window
8.3.2. Viola detector
8.3.3. HOG
8.3.4. Non Maximal Supresion (NMS)

8.4. Datasets

8.4.1. Pascal VC
8.4.2. MS Coco
8.4.3. ImageNet (2014)
8.4.4. MOTA Challenge

8.5. Two Shot Object Detector

8.5.1. R-CNN
8.5.2. Fast R-CNN
8.5.3. Faster R-CNN
8.5.4. Mask R-CNN

8.6. Single Shot Object Detector

8.6.1. SSD
8.6.2. YOLO
8.6.3. RetinaNet
8.6.4. CenterNet
8.6.5. EfficientDet

8.7. Backbones

8.7.1. VGG
8.7.2. ResNet
8.7.3. Mobilenet
8.7.4. Shufflenet
8.7.5. Darknet

8.8. Object Tracking

8.8.1. Enfoques clásicos
8.8.2. Filtros de partículas
8.8.3. Kalman
8.8.4. Sort tracker
8.8.5. Deep Sort

8.9. Despliegue

8.9.1. Plataforma de Computación
8.9.2. Elección del Backbone
8.9.3. Elección del Framework
8.9.4. Optimización de Modelos
8.9.5. Versionado de Modelos

8.10. Estudio: Detección y Seguimiento de Personas

8.10.1. Detección de personas
8.10.2. Seguimiento de personas
8.10.3. Reidentificación
8.10.4. Conteo de personas en multitudes

Módulo 9. Segmentación de Imágenes con deep learning

9.1. Detección de Objetos y Segmentación

9.1.1. Segmentación semántica

9.1.1.1. Casos de uso de segmentación semántica

9.1.2. Segmentación Instanciada

9.1.2.1. Casos de uso segmentación instanciada

9.2. Métricas de evaluación

9.2.1. Similitudes con otros métodos
9.2.2. Pixel Accuracy
9.2.3. Dice Coefficient (F1 Score)

9.3. Funciones de coste

9.3.1. Dice Loss
9.3.2. Focal Loss
9.3.3. Tversky Loss
9.3.4. Otras funciones

9.4. Métodos tradicionales de Segmentación

9.4.1. Aplicación de umbral con Otsu y Riddlen
9.4.2. Mapas auto organizados
9.4.3. GMM-EM algorithm

9.5. Segmentación Semántica aplicando Deep Learning: FCN

9.5.1. FCN
9.5.2. Arquitectura
9.5.3. Aplicaciones de FCN

9.6. Segmentación semántica aplicando Deep Learning : U-NET

9.6.1. U-NET
9.6.2. Arquitectura
9.6.3. Aplicación U-NET

9.7. Segmentación semántica aplicando Deep Learning: Deep Lab

9.7.1. Deep Lab
9.7.2. Arquitectura
9.7.3. Aplicación de Deep Lab

9.8. Segmentación instanciada aplicando Deep Learning: Mask RCNN

9.8.1. Mask RCNN
9.8.2. Arquitectura
9.8.3. Aplicación de un Mas RCNN

9.9. Segmentación en videos

9.9.1. STFCN
9.9.2. Semantic Video CNNs
9.9.3. Clockwork Convnets
9.9.4. Low-Latency

9.10. Segmentación en nubes de puntos

9.10.1. La nube de puntos
9.10.2. PointNet
9.10.3. A-CNN

Módulo 10. Segmentación de Imágenes Avanzada y Técnicas Avanzadas de Visión por Computador

10.1. Base de datos para problemas de Segmentación General

10.1.1. Pascal Context
10.1.2. CelebAMask-HQ
10.1.3. Cityscapes Dataset
10.1.4. CCP Dataset

10.2. Segmentación Semántica en la Medicina

10.2.1. Segmentación Semántica en la Medicina
10.2.2. Datasets para problemas médicos
10.2.3. Aplicación práctica

10.3. Herramientas de anotación

10.3.1. Computer Vision Annotation Tool
10.3.2. LabelMe
10.3.3. Otras herramientas

10.4. Herramientas de Segmentación usando diferentes frameworks

10.4.1. Keras
10.4.2. Tensorflow v2
10.4.3. Pytorch
10.4.4. Otros

10.5. Proyecto Segmentación semántica. Los datos, Fase 1

10.5.1. Análisis del problema
10.5.2. Fuente de entrada para datos
10.5.3. Análisis de datos
10.5.4. Preparación de datos

10.6. Proyecto Segmentación semántica. Entrenamiento, Fase 2

10.6.1. Selección del algoritmo
10.6.2. Entrenamiento
10.6.3. Evaluación

10.7. Proyecto Segmentación semántica. Resultados, Fase 3

10.7.1. Ajuste fino
10.7.2. Presentación de la solución
10.7.3. Conclusiones

10.8. Autocodificadores

10.8.1. Autocodificadores
10.8.2. Arquitectura de un Autocodificador
10.8.3. Autocodificadores de Eliminación de Ruido
10.8.4. Autocodificador de Coloración Automática

10.9. Las Redes Generativas Adversariales (GAN)

10.9.1. Redes Generativas Adversariales (GAN)
10.9.2. Arquitectura DCGAN
10.9.3. Arquitectura GAN Condicionada

10.10. Redes Generativas Adversariales Mejoradas

10.10.1. Visión general del problema
10.10.2. WGAN
10.10.3. LSGAN
10.10.4. ACGAN

Sumérgete en un programa integral y avanzado, único en crear profesionales altamente cualificados en la aplicación de la Visión Artificial”