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La importancia ##del/dela## Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales radica en su capacidad para realizar una gran variedad de tareas en diferentes ámbitos. Estas técnicas han revolucionado la visión por computadora y han permitido avances significativos en campos como la medicina, la robótica, la seguridad, el transporte y la industria.

Por esa razón, TECH ha diseñado un Diplomado en Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales con el que busca dotar a los alumnos de las habilidades y competencias necesarias para poder ejercer su labor como especialistas, con la máxima eficiencia y calidad posibles. Así, a lo largo de este programa se abordarán aspectos como la Definición de la Capa de Entrada, la Inicialización de Pesos o la Arquitectura VGG. 

Todo ello, a través de una cómoda modalidad 100% online que permite al alumno organizar sus horarios y sus estudios, compaginándolos con sus otras labores e intereses del día a día. Además, esta titulación cuenta con los materiales teóricos y prácticos más completos del mercado, lo que facilita el proceso de estudio del alumno y le permite alcanzar sus objetivos de forma rápida y eficaz. 

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Este Diplomado en Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales 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 Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información deportiva 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 innovadoas
• 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

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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 Diplomado. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

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La estructura y todos los recursos didácticos de este plan de estudios han sido diseñados por los reputados profesionales que conforman el equipo de expertos de TECH en el área de la Informática. Dichos especialistas han volcado su dilatada trayectoria y sus conocimientos más avanzados para crear unos contenidos prácticos y completamente actualizados. Todo esto, basándose además en la metodología pedagógica más eficiente, el Relearning de TECH.

La visión más integral y actualizada del Deep Computer Vision te otorgará las habilidades que necesitas para alcanzar el éxito en esta área”

Módulo 1. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales

1.1. La Arquitectura Visual Cortex 

1.1.1. Funciones de la corteza visual 
1.1.2. Teorías de la visión computacional 
1.1.3. Modelos de procesamiento de imágenes 

1.2. Capas convolucionales 

1.2.1. Reutilización de pesos en la convolución 
1.2.2. Convolución 2D 
1.2.3. Funciones de activación 

1.3. Capas de agrupación e implementación de capas de agrupación con Keras 

1.3.1. Pooling y Striding 
1.3.2. Flattening 
1.3.3. Tipos de Pooling 

1.4. Arquitecturas CNN 

1.4.1. Arquitectura VGG 
1.4.2. Arquitectura AlexNet 
1.4.3. Arquitectura ResNet 

1.5. Implementación de una CNN ResNet-34 usando Keras 

1.5.1. Inicialización de pesos 
1.5.2. Definición de la capa de entrada 
1.5.3. Definición de la salida 

1.6. Uso de modelos preentrenados de Keras 

1.6.1. Características de los modelos preentrenados 
1.6.2. Usos de los modelos preentrenados 
1.6.3. Ventajas de los modelos preentrenados 

1.7. Modelos preentrenados para el aprendizaje por transferencia 

1.7.1. El Aprendizaje por transferencia 
1.7.2. Proceso de aprendizaje por transferencia 
1.7.3. Ventajas del aprendizaje por transferencia 

1.8. Clasificación y Localización en Deep Computer Vision 

1.8.1. Clasificación de imágenes 
1.8.2. Localización de objetos en imágenes 
1.8.3. Detección de objetos 

1.9. Detección de objetos y seguimiento de objetos 

1.9.1. Métodos de detección de objetos 
1.9.2. Algoritmos de seguimiento de objetos 
1.9.3. Técnicas de rastreo y localización 

1.10. Segmentación semántica 

1.10.1. Aprendizaje profundo para segmentación semántica 
1.10.2. Detección de bordes 
1.10.3. Métodos de segmentación basados en reglas

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