Compagina tus responsabilidades personales y laborales con el estudio gracias a este Diplomado. 100% flexible y online”

El Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales se ha convertido en una de las técnicas más utilizadas en la ingeniería moderna, gracias a su capacidad para procesar imágenes y videos con alta eficiencia y precisión. En ese sentido, las Redes Neuronales Convolucionales son capaces de extraer características complejas de las imágenes y aprender patrones en ellas, lo que las convierte en una herramienta esencial para el reconocimiento de objetos, la detección de objetos en tiempo real y el seguimiento de objetos en movimiento en una amplia variedad de campos, desde la medicina hasta la seguridad y la automatización industrial.

Para cubrir la creciente demanda de profesionales altamente capacitados en esta área, TECH ha diseñado un programa que ofrece a los estudiantes una enseñanza exhaustiva en las últimas técnicas y herramientas en el procesamiento de imágenes y videos utilizando Redes Neuronales Convolucionales, incluyendo Tensorflow y Keras.

TECH ha creado un programa completo basado en su exclusiva metodología de Relearning para mejorar el aprendizaje del estudiante. Este proceso de enseñanza se concibió para que el egresado integre los conceptos fundamentales de manera natural y progresiva mediante la repetición de los mismos. De esta manera, el alumno adquirirá las habilidades necesarias a su propio ritmo.

Además, la titulación se ha diseñado en formato completamente en línea para que el profesional pueda enfocarse exclusivamente en su aprendizaje, sin tener que desplazarse o ajustarse a un horario fijo. Además, el egresado tendrá la capacidad de acceder a los contenidos teórico-prácticos en cualquier momento y desde cualquier lugar, siempre que tenga un dispositivo con conexión a internet.

Accede a un sector en auge con gran proyección y podrás destacar en una amplia variedad de aplicaciones, como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, la robótica y el reconocimiento de voz”

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 Learning
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información rigurosa 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

Con la metodología Relearning adquirirás los conocimientos de manera progresiva y con total flexibilidad. Un programa que se ajusta a ti”

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.   

Aprende a clasificar y localizar en Deep Computer Vision y desarrolla efectivas arquitecturas CNN con Keras gracias a esta exclusiva titulación"

Accederás a los conocimientos más vanguardistas del Deep Computer Vision y te adentrarás en esta importante rama de la inteligencia artificial con una metodología eficaz y en formato 100% online"

El diseño del plan de estudios de este programa ha corrido a cargo de un equipo de versados en el área de la Ingeniería, más concretamente en Deep Computer Vision. Gracias a ello, TECH ha conformado un programa exhaustivo e intensivo que recoge la información necesaria para dominar esta disciplina en 6 semanas de capacitación. Y es que, además de su completísimo temario, han seleccionado horas de materiales adicionales diversos, con los que el egresado podrá trabajar de manera personalizada en función a su grado de exigencia. Todo ello presentado en un cómodo y flexible formato 100% online compatible con cualquier dispositivo con conexión a internet.

Matricúlate y accede ahora a un plan de estudios diseñado por expertos y con contenido de alta calidad para que logres alcanzar un aprendizaje exitoso”

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

Un plan de estudios académico creado por expertos con el propósito de brindarte conocimientos sólidos en Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales”