Conoce el estado actual de la visión artificial como disciplina y profundiza en sus aplicaciones con este Curso Universitario” 

La inteligencia artificial y otras áreas asociadas como el Machine Learning son el presente y el futuro de la tecnología. Han aportado numerosas soluciones a ámbitos complejos como el sanitario, facilitando todo tipo de procesos médicos. Dentro del campo de la IA, la visión artificial surge como su rama óptica, pues se encarga de procesar, de forma automatizada, la información visual que recibe. Se trata, por tanto, de un área con enormes perspectivas de futuro. 

Este Curso Universitario en Visión Artificial, Aplicaciones y Estado del Arte se centra en el estado actual de esta disciplina tecnológica y ahonda en sus numerosas aplicaciones. Así, a lo largo de esta titulación el informático podrá conocer las últimas novedades en aspectos como la indexación de imágenes, los sistemas de iluminación, el análisis de imagen por satélite o en sus aplicaciones comerciales. 

Y lo hará de la mano de un profesorado de altísimo nivel, un sistema de enseñanza en línea que se adapta a las circunstancias de cada alumno y unos contenidos presentados en formato multimedia, como ejercicios prácticos, lecciones en vídeo, clases magistrales o resúmenes interactivos. 

Aplica con éxito la visión artificial a tus proyectos gracias a lo que aprenderás en esta titulación”

Este Curso Universitario en Visión Artificial, Aplicaciones y Estado del Arte 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 inteligencia artificial es el futuro: especialízate en una de sus ramas más importantes y progresa profesionalmente”   

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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Con esta titulación combinarás el Machine Learning con la visión artificial para crear potentes herramientas de procesado de imágenes"

Los contenidos de este Curso Universitario en Visión Artificial, Aplicaciones y Estado del Arte están estructurados en 2 módulos especializados a través de los cuales el profesional podrá conocer los últimos avances en cuestiones como la composición de imágenes digitales, los sistemas de captación de imágenes, el funcionamiento de las cámaras digitales y su integración en un sistema de visión artificial, el bin picking o su incorporación a drones. 

Conoce las numerosas aplicaciones de la visión artificial y desarrolla innovadores proyectos de IA con este programa”

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 dado el Covid-19 
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 

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