DiplĂ´me universitaire
La plus grande faculté d’informatique au monde”
Présentation
La vision industrielle est la technologie du prĂ©sent et de l'avenir SpĂ©cialisez-vous avec ce programme et obtenez la progression professionnelle que vous recherchez"Â
![master vision artificial](https://cdn.techtitute.com/techtitute/cursos/018222344/recursos/contenidos/xsmall/master-vision-artificial.jpg.webp)
Ces dernières annĂ©es, l'intelligence artificielle a provoquĂ© une rĂ©volution majeure dans le monde technologique. Elle permet de dĂ©velopper des logiciels et des machines capables d'apprendre, de gĂ©nĂ©rer de nouvelles connaissances et d'agir en fonction de la meilleure solution disponible dans chaque cas. Ses applications vont de l'informatique Ă la recherche dans des domaines tels que les soins de santĂ©, en passant par le dĂ©veloppement d'outils tels que les vĂ©hicules, les robots et les jeux vidĂ©o.Â
Il s'agit donc d'un domaine en expansion continue, qui est dĂ©jĂ fondamental dans la plupart des entreprises informatiques et technologiques. Toutefois, c'est prĂ©cisĂ©ment en raison de sa grande importance et de l'Ă©lan qu'elle a pris ces dernières annĂ©es que des spĂ©cialitĂ©s axĂ©es sur l'un de ses aspects spĂ©cifiques ont vu le jour. La vision industrielle est l'une des plus importantes d'entre elles. Elle se concentre sur la manière dont les machines traitent les informations visuelles reçues et sur la façon dont ces informations peuvent ĂŞtre utilisĂ©es, soit pour amĂ©liorer la relation de la machine avec son propre environnement, en rendant ses opĂ©rations plus prĂ©cises, soit pour collecter efficacement des donnĂ©es.Â
Pour cette raison, il s'agit d'un domaine fondamental et Ă©troitement liĂ© au Machine Learning, c'est pourquoi de plus en plus d'entreprises recherchent des informaticiens spĂ©cialisĂ©s dans ce domaine, capables d'apporter les meilleures solutions technologiques dans le dĂ©veloppement de projets de vision artificielle. Ce mastère spĂ©cialisĂ© propose une Ă©tude approfondie de ce domaine, en vous apportant les connaissances et les outils les plus innovants afin que, Ă l'issue du diplĂ´me, vous puissiez immĂ©diatement progresser professionnellement grâce Ă vos nouvelles compĂ©tences.Â
Et tout cela sera rĂ©alisĂ© en suivant la mĂ©thodologie 100% en ligne de TECH UniversitĂ© Technologique, spĂ©cialement conçue pour que les informaticiens et les ingĂ©nieurs en activitĂ© puissent combiner ce programme avec leur travail, car il s'adapte Ă leur situation personnelle. De plus, tout au long du processus d'apprentissage, ils seront accompagnĂ©s par un corps enseignant expert dans ce domaine et bĂ©nĂ©ficieront des meilleures ressources pĂ©dagogiques multimĂ©dias telles que des Ă©tudes de cas, des vidĂ©os techniques, des master classes ou des rĂ©sumĂ©s interactifs, parmi beaucoup d'autres. Â
L'avenir est ici. Ne manquez pas cette opportunitĂ© et devenez un grand expert en vision artificielle grâce Ă ce mastère spĂ©cialisĂ©"Â
Ce mastère spĂ©cialisĂ© en Vision Artificielle contient le programme Ă©ducatif le plus complet et le plus rĂ©cent du marchĂ©. Ses principales caractĂ©ristiques sont: Â
- Le dĂ©veloppement d'Ă©tudes de cas prĂ©sentĂ©es par des experts en informatique  et en vision artificielleÂ
- Les contenus graphiques, schĂ©matiques et Ă©minemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations scientifiques et sanitaires essentielles Ă la pratique professionnelleÂ
- Les exercices pratiques où le processus d'auto-évaluation peut être réalisé afin d'améliorer l'apprentissage
- Il met l'accent sur les mĂ©thodologies innovantes Â
- Des cours thĂ©oriques, des questions Ă l'expert, des forums de discussion sur des sujets controversĂ©s et un travail de rĂ©flexion individuelÂ
- La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet
N'attendez plus et spĂ©cialisez-vous dans un domaine clĂ© de la technologie du futur qui vous fera progresser professionnellement immĂ©diatement"Â
Le programme comprend, dans son corps enseignant, des professionnels du secteur qui apportent Ă cette formation l'expĂ©rience de leur travail, ainsi que des spĂ©cialistes reconnus de grandes sociĂ©tĂ©s et d'universitĂ©s prestigieuses.Â
Grâce Ă son contenu multimĂ©dia dĂ©veloppĂ© avec les dernières technologies Ă©ducatives, les spĂ©cialistes bĂ©nĂ©ficieront d’un apprentissage situĂ© et contextuel. Ainsi, ils se formeront dans un environnement simulĂ© qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations rĂ©elles.Â
La conception de ce programme est axĂ©e sur l'apprentissage par les problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de rĂ©soudre les diffĂ©rentes situations de pratique professionnelle qui se prĂ©sentent tout au long du cours acadĂ©mique. Pour ce faire, l’étudiant sera assistĂ© d'un innovant système de vidĂ©os interactives, crĂ©Ă© par des experts reconnus.Â
Plongez dans l'intelligence artificielle et le Deep Learning et devenez une référence dans le domaine de la vision artificielle"
![maestria vision artificial](https://cdn.techtitute.com/techtitute/cursos/018222344/recursos/contenidos/xsmall/maestria-vision-artificial.jpg.webp)
Inscrivez-vous dès maintenant et commencez à développer des projets de vision industrielle prometteurs grâce à ce que vous apprendrez dans ce programme"
Objectifs et compétences
L'objectif principal de ce mastère spĂ©cialisĂ© est d'offrir aux informaticiens les derniers dĂ©veloppements dans le domaine de la vision artificielle afin qu'ils puissent dĂ©velopper leur travail professionnel avec les meilleurs outils. Ainsi, ce diplĂ´me offre une grande profondeur dans ce domaine, et Ă son issue, l'Ă©tudiant sera en mesure de dĂ©velopper de nombreux projets Ă fort potentiel technologique dans ce domaine essentiel du prĂ©sent et de l'avenir de l'informatique et de l'ingĂ©nierie.Â
![magister vision artificial](https://cdn.techtitute.com/techtitute/cursos/018222344/recursos/contenidos/xsmall/magister-vision-artificial.jpg.webp)
RĂ©alisez tous vos objectifs de carrière dans le domaine du Deep Learning et de la vision par ordinateur avec ce diplĂ´me de haut niveau"Â
Objectifs généraux
- Obtenir une vision globale des dispositifs et du support utilisĂ©s dans le monde de la vision artificielleÂ
- Analyser les diffĂ©rents domaines dans lesquels la vision est appliquĂ©eÂ
- Identifier oĂą en sont actuellement les avancĂ©es technologiques en matière de visionÂ
- Évaluer ce qui fait l'objet de recherches et ce que les prochaines annĂ©es nous rĂ©serventÂ
- Établir une base solide pour comprendre les algorithmes et les techniques de traitement des images numĂ©riquesÂ
- Évaluer les techniques fondamentales de vision par ordinateurÂ
- Analyser les techniques avancĂ©es de traitement de l'imageÂ
- PrĂ©senter la bibliothèque open 3DÂ
- Analyser les avantages et les inconvĂ©nients de travailler en 3D plutĂ´t qu'en 2DÂ
- Introduire les rĂ©seaux neuronaux et examiner leur fonctionnementÂ
- Analyser les mĂ©triques pour une formation correcteÂ
- Analyser les mesures et les outils existantsÂ
- Examiner le pipeline d'un rĂ©seau de classification d'imagesÂ
- Analyser les rĂ©seaux neuronaux de segmentation sĂ©mantique et leurs mĂ©triquesÂ
Objectifs spécifiques
Module 1. Vision artificielleÂ
- Établir comment fonctionne le système de vision humain et comment une image est numĂ©risĂ©eÂ
- Analyser l'Ă©volution de la vision industrielleÂ
- Évaluer les techniques d'acquisition d'imagesÂ
- AcquĂ©rir des connaissances spĂ©cialisĂ©es sur les systèmes d'illumination en tant que facteur important dans le traitement des imagesÂ
- Identifier les systèmes optiques existants et Ă©valuer leur utilisationÂ
- Examiner les systèmes de vision 3D et comment ces systèmes donnent de la profondeur aux imagesÂ
- DĂ©velopper les diffĂ©rents systèmes qui existent en dehors du champ visible par l'Ĺ“il humainÂ
Module 2. Applications et Ă©tat de l'artÂ
- Analyser l'utilisation de la vision artificielle dans les applications industriellesÂ
- DĂ©terminer comment la vision est appliquĂ©e dans la rĂ©volution du vĂ©hicule autonomeÂ
- Analyser les images dans l'analyse de contenuÂ
- DĂ©velopper des algorithmes de Deep Learning pour l'analyse mĂ©dicale et des algorithmes de Machine Learning pour l'assistance au bloc opĂ©ratoireÂ
- Analyser l'utilisation de la vision dans les applications commercialesÂ
- Déterminer comment les robots ont des yeux grâce à la vision artificielle et comment cela s'applique aux voyages dans l'espace
- DĂ©finir ce qu'est la rĂ©alitĂ© augmentĂ©e et ses domaines d'utilisationÂ
- Analyser la rĂ©volution de la Cloud ComputingÂ
- PrĂ©senter l'Ă©tat de l'art et ce que les prochaines annĂ©es nous rĂ©serventÂ
Module 3. Traitement numĂ©rique des imagesÂ
- Examiner les bibliothèques commerciales et open source de traitement d'images numĂ©riquesÂ
- DĂ©terminer ce qu'est une image numĂ©rique et Ă©valuer les opĂ©rations fondamentales pour pouvoir travailler avec elleÂ
- Introduire les filtres d'imageÂ
- Analyser l'importance et l'utilisation des histogrammesÂ
- PrĂ©senter les outils permettant de modifier les images pixel par pixelÂ
- Proposer des outils de segmentation d'imagesÂ
- Analyser les opĂ©rations morphologiques et leurs applicationsÂ
- DĂ©terminer la mĂ©thodologie d'Ă©talonnage des imagesÂ
- Évaluer les mĂ©thodes de segmentation des images avec une vision conventionnelleÂ
Module 4. Traitement numĂ©rique avancĂ© des imagesÂ
- Examiner les filtres avancĂ©s de traitement des images numĂ©riquesÂ
- DĂ©terminer les outils d'extraction et d'analyse des contoursÂ
- Analyser les algorithmes de recherche d'objetsÂ
- DĂ©montrer comment travailler avec des images calibrĂ©esÂ
- Analyser les techniques mathĂ©matiques pour l'analyse de la gĂ©omĂ©trieÂ
- Évaluer les diffĂ©rentes options de composition d'imagesÂ
- DĂ©velopper une interface utilisateurÂ
Module 5. Traitement des images 3DÂ
- Examiner une image 3DÂ
- Analyser les logiciels utilisĂ©s pour le traitement des donnĂ©es 3DÂ
- DĂ©velopper lal open 3DÂ
- DĂ©terminer les donnĂ©es pertinentes d'une image 3DÂ
- DĂ©monstration des outils de visualisationÂ
- Établir des filtres pour le dĂ©bruitageÂ
- Proposer des outils pour les calculs gĂ©omĂ©triquesÂ
- Analyser les mĂ©thodologies de dĂ©tection des objetsÂ
- Évaluer les mĂ©thodes de triangulation et de reconstruction de scènesÂ
Module 6. Deep LearningÂ
- Analyser les familles qui composent le monde de l'intelligence artificielleÂ
- Compiler les principaux Frameworks de Deep LearningÂ
- DĂ©finir les rĂ©seaux neuronauxÂ
- PrĂ©senter les mĂ©thodes d'apprentissage des rĂ©seaux de neuronesÂ
- Principes fondamentaux des fonctions de coĂ»tÂ
- Établir les fonctions d'activation les plus importantesÂ
- Examiner les techniques de rĂ©gularisation et de normalisationÂ
- DĂ©velopper des mĂ©thodes d'optimisationÂ
- Introduire les mĂ©thodes d'initialisationÂ
Module 7. RĂ©seaux convolutifs et classification d'imagesÂ
- GĂ©nĂ©rer une expertise sur les rĂ©seaux neuronaux convolutifsÂ
- Établir des paramètres d'Ă©valuationÂ
- Analyser les performances des CNN pour la classification d'imagesÂ
- Évaluer le Data AugmentationÂ
- Proposer des techniques pour Ă©viter l' OverfittingÂ
- Examiner les diffĂ©rentes architecturesÂ
- Compiler les mĂ©thodes d'infĂ©renceÂ
Module 8. DĂ©tection d'objetsÂ
- Analyser le fonctionnement des rĂ©seaux de dĂ©tection d'objetsÂ
- Examiner les mĂ©thodes traditionnellesÂ
- DĂ©terminer les paramètres d'Ă©valuationÂ
- Identifier les principaux jeux de donnĂ©es utilisĂ©s sur le marchĂ©Â
- Proposer des architectures du type dĂ©tecteur d'objets Ă deux Ă©tagesÂ
- Analyser les mĂ©thodes de Tunning FinÂ
- Examiner les diffĂ©rentes architectures Single ShootÂ
- Établir des algorithmes de suivi des objetsÂ
- Appliquer la dĂ©tection et le suivi des humainsÂ
Module 9. Segmentation d'images avec Deep learningÂ
- Analyser le fonctionnement des rĂ©seaux de segmentation sĂ©mantiqueÂ
- Évaluer les mĂ©thodes traditionnellesÂ
- Examiner les paramètres d'Ă©valuation et les diffĂ©rentes architecturesÂ
- Examiner les domaines vidĂ©o et les points de nuageÂ
- Appliquer les concepts thĂ©oriques Ă l'aide de diffĂ©rents exemplesÂ
Module 10. Segmentation avancĂ©e des images et techniques avancĂ©es de vision par ordinateurÂ
- GĂ©nĂ©rer des connaissances spĂ©cialisĂ©es sur la manipulation des outilsÂ
- Examiner la segmentation sĂ©mantique en mĂ©decineÂ
- Identifier la structure d'un projet de segmentation
- Analyser les auto-codeursÂ
- Développer des réseaux génératifs adversariens
Vous serez le grand expert en vision artificielle de votre environnement lorsque vous aurez terminĂ© ce mastère spĂ©cialisĂ©" Â