Aplica la segmentación a tus proyectos de visión artificial y alcanza el éxito desarrollando potentes herramientas con numerosas aplicaciones en ámbitos como el sanitario” 

De las numerosas técnicas y procedimientos incluidas dentro del ámbito de la visión artificial, la segmentación es una de las más importantes. Permite diferenciar objetos, tejidos o materiales a partir de la identificación de tipos de píxeles, separando los elementos y facilitando su análisis. Esto tiene aplicaciones en áreas como el tráfico, detectando carriles y señalizaciones, en las imágenes por satélite o en los diagnósticos médicos. 

Por esa razón, este Diplomado en Segmentación con Deep Learning en Visión Artificial es tan importante, ya que prepara al profesional para dominar uno de los campos con mayor proyección dentro de la inteligencia artificial y el machine learning. Así, esta titulación profundizará en cuestiones como la segmentación semántica y la segmentación instanciada, las funciones de coste o la segmentación en vídeo, entre otras. 

Todo ello, siguiendo una innovadora metodología de enseñanza 100% online que permitirá al alumno escoger el momento y el lugar para estudiar mientras es orientado por un cuadro docente de alto nivel y disfruta de recursos multimedia como resúmenes interactivos, clases magistrales, vídeos explicativos y ejercicios prácticos. 

La segmentación es fundamental en el área de la visión artificial: especialízate ya con este Diplomado” 

Este Diplomado 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

La innovadora metodología de enseñanza de TECH te permitirá compaginar tu trabajo con tus estudios. No te lo pienses más y matricúlate” 

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.   

En esta titulación profundizarás en las numerosas aplicaciones de la segmentación en visión artificial"

Une el deep learning con la segmentación y desarrolla potentes proyectos de visión artificial"

Este Diplomado en Segmentación con Deep Learning en Visión Artificial está estructurado en 1 módulo, subdividido en 10 temas, y en él podrás ahondar en cuestiones como la segmentación semántica y la segmentación instanciada, las métricas de evaluación, las funciones de coste, los mapas autoorganizados, la segmentación semántica aplicando el deep learning o la segmentación en vídeo y en nubes de punto, entre otras muchas. 

Integra los principios del deep learning con las mejores técnicas de segmentación gracias a lo que aprenderás a lo largo de este Diplomado”  

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

No encontrarás un temario más completo y profundo en segmentación con deep learning. Matricúlate y compruébalo”