Visión Artificial

La visión artificial es la tecnología del presente y del futuro. Especialízate con este programa y alcanza el progreso profesional que buscas” 

Desde hace unos años la inteligencia artificial ha producido una gran revolución en el mundo tecnológico. Permite desarrollar software y máquinas capaces de aprender, generar nuevos conocimientos y actuar en función de la mejor solución disponible en cada caso. Así, sus aplicaciones van desde las ciencias computacionales, pasando por la investigación en ámbitos como el sanitario, hasta el desarrollo de herramientas como vehículos, robots o videojuegos. 

Así, se trata de un ámbito en continua expansión y que ya es fundamental en la mayoría de compañías informáticas y tecnológicas. Sin embargo, precisamente debido a su gran importancia e impulso en los últimos años, han ido surgiendo especialidades que se centran en uno de sus aspectos específicos. La visión artificial es una de las más importantes. Esta se centra en cómo las máquinas procesan la información visual recibida y cómo esa información se puede emplear, ya sea para mejorar la relación de la propia máquina con su propio entorno, al hacer más precisas sus operaciones, o para recoger datos de forma eficaz. 

Por esa razón, es un campo fundamental y está en estrecha relación con el Machine Learning, por lo que cada vez más compañías buscan informáticos especializados en este ámbito que puedan aportar las mejores soluciones tecnológicas en el desarrollo de proyectos de visión artificial. Esta master ofrece una profundización en este ámbito, acercándole los conocimientos y herramientas más innovadoras para que, al completar la titulación, pueda lograr progresar profesionalmente de forma inmediata gracias a sus nuevas competencias. 

Y todo ello, se conseguirá siguiendo la metodología 100% online de TECH Universidade de Tecnologia, especialmente diseñada para que informáticos e ingenieros en activo puedan compaginar este programa con sus trabajos, puesto que se adapta a sus circunstancias personales. Además, durante todo el proceso de aprendizaje estarán acompañados por un cuadro docente experto en esta materia y disfrutarán de los mejores recursos de enseñanza multimedia como casos prácticos, vídeos técnicos, clases magistrales o resúmenes interactivos, entre muchos otros. 

El futuro ya está aquí. No pierdas la oportunidad y conviértete en un gran experto en visión artificial gracias a esta master” 

Esta master 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

No esperes más y especialízate en un ámbito clave de la tecnología del futuro que te hará avanzar profesionalmente de forma inmediata” 

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 vídeos interactivos realizados por reconocidos expertos. 

Profundiza en la inteligencia artificial y el Deep Learning y sé una referencia en el ámbito de la visión artificial"

Matricúlate ya y comienza a desarrollar prometedores proyectos de visión artificial con lo que aprenderás en este programa"

El objetivo principal de esta master es ofrecer al informático las últimas novedades en el ámbito de la visión artificial para que pueda desarrollar su labor profesional con las mejores herramientas. Así, esta titulación ofrece una gran profundización en este ámbito, y al finalizarla el alumno estará en la posición de desarrollar numerosos proyectos con gran potencial tecnológico en este ámbito esencial del presente y del futuro de la informática y la ingeniería. 

Alcanza todos tus objetivos profesionales en el campo del Deep Learning y la visión artificial con este título de alto nivel” 

 Objetivos generales

• Obtener una visión global de los dispositivos y hardware empleado en el mundo de la Visión Artificial 
• Analizar los diferentes campos en los que se aplica la visión 
• Identificar en qué punto se encuentran los avances tecnológicos en visión 
• Evaluar qué se está investigando y qué deparan los próximos años 
• Establecer una base sólida en la compresión de algoritmos y técnicas de procesado digital de imágenes 
• Evaluar las técnicas fundamentales de visión por computador 
• Analizar técnicas avanzadas de procesado de imágenes 
• Presentar la librería open 3D 
• Analizar las ventajas y las dificultades de trabajar en 3D en lugar de 2D 
• Presentar las redes neuronales y examinar su funcionamiento 
• Analizar las métricas para un correcto entrenamiento 
• Analizar las métricas y herramientas existentes 
• Examinar el pipeline de una red de clasificación de imágenes 
• Analizar las redes neuronales de segmentación semántica y sus métricas 

Objetivos específicos

Módulo 1. Visión artificial 

• Establecer cómo funciona el sistema de visión humano y cómo se digitaliza una imagen 
• Analizar la evolución de la visión artificial 
• Evaluar las técnicas de adquisición de imagen 
• Generar conocimiento especializado sobre los sistemas de iluminación como factor importante a la hora de procesar una imagen 
• Concretar qué sistemas ópticos existen y evaluar su uso 
• Examinar los sistemas de visión 3D y cómo gracias a estos sistemas damos profundidad a las imágenes 
• Desarrollar los diferentes sistemas existentes fuera del campo visible por el ojo humano 

Módulo 2. Aplicaciones y estado del arte 

• Analizar el uso de la visión artificial en aplicaciones industriales 
• Determinar cómo se aplica la visión en la revolución de los vehículos autónomos 
• Analizar imágenes en el análisis de contenidos 
• Desarrollar algoritmos de Deep Learning para el análisis médico y de Machine Learning para la asistencia en el quirófano 
• Analizar el uso de la visión en aplicaciones comerciales 
• Determinar cómo los robots tienen ojos gracias a la visión artificial y cómo se aplica en los viajes espaciales. 
• Establecer qué es realidad aumentada y campos de uso 
• Analizar la revolución del Cloud Computing 
• Presentar el estado del arte y qué nos deparan los próximos años 

Módulo 3. Procesado digital de imágenes 

• Examinar las librerías de procesado digital de imágenes comerciales y de código libre 
• Determinar qué es una imagen digital y evaluar las operaciones fundamentales para poder trabajar con ellas 
• Presentar los filtros en imágenes 
• Analizar la importancia y uso de los histogramas 
• Presentar herramientas para modificar las imágenes píxel a píxel 
• Proponer herramientas de segmentación de imagen 
• Analizar las operaciones morfológicas y sus aplicaciones 
• Determinar la metodología en calibración de imágenes 
• Evaluar los métodos para segmentar imágenes con visión convencional 

Módulo 4. Procesado digital de imágenes avanzado 

• Examinar los filtros avanzados de procesado digital de imágenes 
• Determinar las herramientas de análisis y extracción de contornos 
• Analizar los algoritmos de búsqueda de objetos 
• Demostrar cómo se trabaja con imágenes calibradas 
• Analizar técnicas matemáticas para el análisis de geometrías 
• Evaluar diferentes opciones en composición de imágenes 
• Desarrollar interfaz de usuario 

Módulo 5. Procesado de imágenes 3D 

• Examinar una imagen 3D 
• Analizar el software que se usa para el procesado de datos 3D 
• Desarrollar el open 3D 
• Determinar los datos relevantes de una imagen 3D 
• Demostrar las herramientas de visualización 
• Establecer filtros para la eliminación de ruido 
• Proponer herramientas de cálculos geométricos 
• Analizar metodologías de detección de objetos 
• Evaluar métodos de triangulación y reconstrucción de escenas 

Módulo 6. Deep Learning 

• Analizar las familias que componen el mundo de la inteligencia artificial 
• Compilar los principales Frameworks de Deep Learning 
• Definir las redes neuronales 
• Presentar los métodos de aprendizaje de las redes neuronales 
• Fundamentar las funciones de coste 
• Establecer las funciones más importantes de activación 
• Examinar técnicas de regularización y normalización 
• Desarrollar métodos de optimización 
• Presentar los métodos de inicialización 

Módulo 7. Redes convolucionales y clasificación de imágenes 

• Generar conocimiento especializado sobre las redes neuronales convolucionales 
• Establecer las métricas de evaluación 
• Analizar el funcionamiento de las CNN para la clasificación de imágenes 
• Evaluar el Data Augmentation 
• Proponer técnicas para evitar el Overfitting 
• Examinar las diferentes arquitecturas 
• Compilar los métodos de inferencia 

Módulo 8. Detección de objetos 

• Analizar cómo funcionan las redes de detección de objetos 
• Examinar los métodos tradicionales 
• Determinar las métricas de evaluación 
• Identificar los principales datasets utilizados en el mercado 
• Proponer arquitecturas del tipo Two Stage Object Detector 
• Analizar Métodos de Fine Tunning 
• Examinar diferentes arquitecturas tipo Single Shoot 
• Establecer algoritmos de seguimiento de objetos 
• Aplicar detección y seguimiento de personas 

Módulo 9. Segmentación de imágenes con Deep Learning 

• Analizar cómo funcionan las redes de segmentación semántica 
• Evaluar los métodos tradicionales 
• Examinar las métricas de evaluación y las diferentes arquitecturas 
• Examinar los dominios del video y puntos de nubes 
• Aplicar los conceptos teóricos mediante distintos ejemplos 

Módulo 10. Segmentación de imágenes avanzada y técnicas avanzadas de visión por computador 

• Generar conocimiento especializado sobre el manejo de herramientas 
• Examinar la segmentación semántica en la medicina 
• Identificar la estructura de un proyecto de segmentación
• Analizar los Autocodificadores 
• Desarrollar las Redes Generativas Adversariales

Serás el gran experto en visión artificial de tu entorno cuando finalices esta master”