Especialízate en el Aprendizaje por Transferencia para elevar tus horizontes profesionales y dar el salto a la potente industria informática, mediante este Diplomado 100% online” 

La Deep Computer Vision es una de las áreas más importantes del Aprendizaje Profundo, debido a que se centra en la capacitación de modelos de Redes Neuronales tanto para comprender como analizar imágenes de forma automatizada. Entre sus principales beneficios, sobresale la extracción automática de las características relevantes de los recursos visuales durante el proceso de entrenamiento de arquitecturas. De este modo, elimina la necesidad de diseñar manualmente algoritmos para extraer la información. A su vez, simplifica este proceso mientras reduce aspectos como el tiempo o el esfuerzo requerido. Además, este sistema cuenta con una amplia gama de aplicaciones como la identificación y seguimiento de rostros humanos en vídeos. Esto es especialmente útil en procedimientos de seguridad biométrica.

En este escenario, TECH lanza un vanguardista Diplomado en Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales. La capacitación permitirá al alumnado renovar su saber, mientras adquiere nuevas habilidades sobre el procesamiento de imágenes y el Aprendizaje Profundo.  El plan de estudios profundizará en cuestiones esenciales como las funciones de la corteza visual, la reutilización de pesos en la convolución o los principios de activación. Igualmente, el temario suministrará al alumnado las claves para que implementen capas de agrupación con la herramienta de Keras. Esto hará que los egresados reduzcan apropiadamente la dimensionalidad de las características extraídas previamente por las capas de convolución. También los materiales didácticos resaltarán la importancia de los modelos preestrenados para el Aprendizaje por Transferencia, así como la localización de objetos en imágenes y su correspondiente seguimiento mediante algoritmos o técnicas de rastreo.

Para afianzar esos contenidos, la metodología de este programa refuerza su carácter innovador. TECH ofrece un entorno didáctico 100% online, adaptado a las necesidades de los profesionales ocupados. Asimismo, emplea la metodología Relearning, fundamentada en la repetición de conceptos clave para fijar conocimientos y facilitar el aprendizaje. De esta manera, la combinación de flexibilidad y un enfoque pedagógico robusto, lo hace altamente accesible.  

Sacarás el máximo partido a la herramienta de Keras y experimentarás con una pluralidad de arquitecturas de Redes Neuronales de un modo eficiente” 

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 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

Manejarás con pericia la Convulsión 2D y extraerás las características más importantes de una imagen”

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.

Tendrás la oportunidad de consultar tus dudas directamente con el cuadro docente, que te brindará una tutorización personalizada en función de tus necesidades y demandas”

Un plan de estudios, basado en la revolucionaria metodología del Relearning, que te facilitará afianzar los conceptos complejos con eficiencia y dinamismo”

Desde una perspectiva teórica-práctica, este Diplomado profundizará en los fundamentos esenciales de las Redes Neuronales Convolucionales, incluyendo tanto su utilidad como los principios matemáticos detrás de su funcionamiento. Diseñado por expertos en Deep Computer Vision, el temario analizará la Arquitectura Visual Cortex indagando en sus principales teorías y modelos de procesamiento de imágenes. En sintonía, los alumnos ahondarán en los diferentes tipos de Pooling existentes para lograr un procesamiento más eficiente y una extración de características efectiva en aplicaciones de Visión por Computadora. Además, nutrirán su praxis con las técnicas más avanzadas en la detección y seguimiento de objetos.

Implementarás arquitecturas CNNs eficazmente y las entrenarás para una variedad de tareas como la clasificación de imágenes, segmentación semántica o detección de objetos” 

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

Alcanzarás tu máximo potencial en el campo de la Informática mediante los materiales pedagógicos más pragmáticos y completos del mercado educativo. ¡Matricúlate ahora!”