Conoce en profundidad el funcionamiento de las redes convolucionales y aplícalas a la visión artificial, analizando y clasificando todo tipo de imágenes” 

El ámbito de la visión artificial está en expansión y continuamente se incorporan nuevas herramientas y conocimientos que la desarrollan. Así, las redes convolucionales son una de las novedades más relevantes en esta área, puesto que, siguiendo el funcionamiento de las redes neuronales, aportan numerosas soluciones este ámbito, especialmente en cuanto a la clasificación de imágenes. 

Este Curso Universitario, por tanto, ofrece al profesional los más recientes avances en este ámbito, de modo que pueda aplicarlos a su trabajo de forma inmediata. De este modo, la titulación profundizará en cuestiones como el análisis de datos, las métricas, los tipos de capas CNN, el proceso de clasificación de imágenes o el entrenamiento del modelo, entre muchas otras. 

Y todo ello, siguiendo una metodología de enseñanza en línea que se adapta a cada estudiante, puesto que le permite escoger el momento y el lugar para estudiar. Además, los alumnos tendrán a su disposición un cuadro docente de alto nivel compuesto por profesionales en activo que les enseñarán, a partir de numerosos recursos multimedia, todo lo necesario para desarrollar proyectos de visión artificial empleando redes convolucionales. 

La visión artificial es el presente y el futuro de la inteligencia artificial y este Curso Universitario te ayudará a afrontar todos sus retos actuales”   

Este Curso Universitario en Redes Convolucionales y Clasificación de Imágenes 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 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  

La innovadora metodología de enseñanza de TECH Universidad Tecnológica incluye numerosos recursos didácticos multimedia para que el proceso de aprendizaje sea más rápido y efectivo” 

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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Este Curso Universitario en Redes Convolucionales y Clasificación de Imágenes en Visión Artificial sigue una estructura de 1 módulo especializado y en él se profundiza en cuestiones como los tipos de capas CNN, las aplicaciones de las redes neuronales convolucionales, las métricas de estas redes, las arquitecturas existentes, la validación del modelo tras su entrenamiento, el análisis de los datos obtenidos o el testeo del pipeline de entrenamiento, entre otras. 

Los contenidos más novedosos en visión artificial te esperan. Matricúlate ahora y haz progresar tu carrera profesional”

Módulo 1. Redes convolucionales y clasificación de imágenes 

1.1. Redes neuronales convolucionales 

1.1.1. Introducción 
1.1.2. La convolución
1.1.3. CNN Building Blocks 

1.2. Tipos de capas CNN 

1.2.1. Convolutional 
1.2.2. Activation 
1.2.3. Batch normalization 
1.2.4. Polling 
1.2.5. Fully connected 

1.3. Métricas 

1.3.1. Confusión Matrix 
1.3.2. Accuracy 
1.3.3. Precisión 
1.3.4. Recall 
1.3.5. F1 Score 
1.3.6. ROC Curve 
1.3.7. AUC 

1.4. Principales Arquitecturas 

1.4.1. AlexNet 
1.4.2. VGG 
1.4.3. Resnet 
1.4.4. GoogleLeNet 

1.5. Clasificación de imágenes 

1.5.1. Introducción 
1.5.2. Análisis de los datos 
1.5.3. Preparación de los datos 
1.5.4. Entrenamiento del modelo 
1.5.5. Validación del modelo 

1.6. Consideraciones prácticas para el entrenamiento de CNN 

1.6.1. Selección de optimizador 
1.6.2. Learning Rate Scheduler 
1.6.3. Comprobar pipeline de entrenamiento 
1.6.4. Entrenamiento con regularización 

1.7. Buenas prácticas en Deep Learning 

1.7.1. Transfer Learning 
1.7.2. Fine Tuning 
1.7.3. Data Augmentation 

1.8. Evaluación estadística de datos 

1.8.1. Número de datasets 
1.8.2. Número de etiquetas 
1.8.3. Número de imágenes 
1.8.4. Balanceo de datos 

1.9. Deployment 

1.9.1. Guardando y cargando modelos 
1.9.2. Onnx 
1.9.3. Inferencia 

1.10. Caso práctico: clasificación de imágenes 

1.10.1. Análisis y preparación de los datos 
1.10.2. Testeo del pipeline de entrenamiento 
1.10.3. Entrenamiento del modelo 
1.10.4. Validación del modelo 

Especialízate en una de las principales ramas de la visión artificial con este Curso Universitario”