El área de la Visión Artificial es la más demandada dentro de la inteligencia artificial y el Machine Learning. No esperes más y aprovecha la oportunidad de acceder a los conocimientos más novedosos en este sector” 

La inteligencia artificial y sectores asociados como el Machine Learning son, desde hace apenas unos años, las áreas más importantes de la industria tecnológica. Así, se desarrollan cada vez más programas y máquinas capaces de aprender a hacer tareas complejas, de forma que mejoren servicios ya existentes. No se trata solo, por tanto, de automatizar la realización de tareas, sino de ser capaces de ir más allá. La visión artificial logra ese objetivo y ofrece grandes soluciones a los retos tecnológicos contemporáneos y futuros.

La visión artificial aporta a robots y máquinas la capacidad de procesar el entorno espacial y captar imágenes de forma sistemática, obteniendo interesantes datos que pueden ser empleados en diferentes ámbitos. Por esa razón, se trata de una herramienta tan potente que la mayoría de compañías tecnológicas intenta desarrollar proyectos en esta dirección. Así, esta Especialización permite al informático profundizar en las últimas novedades en esta área tan compleja y con tanto futuro, de forma que al finalizar la titulación haya ahondado en cuestiones como las frecuencias visibles y no visibles, la composición de imágenes digitales y la indexación de imágenes y su procesado digital, entre muchas otras.

Para disfrutar de un proceso de aprendizaje óptimo, TECH Global University ha diseñado una metodología de enseñanza 100% online que garantiza al informático poder compaginar, sin ningún tipo de interrupción, su carrera profesional con los estudios. Todo ello, acompañado de un cuadro docente prestigioso y unos materiales didácticos multimedia de alto nivel como resúmenes interactivos, realización de actividades prácticas y clases magistrales.

Conoce las últimas innovaciones en Visión Artificial y Machine Learning gracias a esta Especialización”   

Esta Especialización 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

La Visión Artificial es una disciplina prometedora y especializándote te situarás como un profesional muy solicitado por las grandes compañías tecnológicas del momento” 

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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Esta Especialización en Visión Artificial está compuesto por 3 módulos especializados con los que el informático podrá conocer las últimas novedades en aspectos como las aplicaciones de esta tecnología, las cámaras hiperespectrales y multiespectrales, las librerías de visión por computador, las máscaras y la convolución o la calibración de imágenes, entre muchos otros. Así, al finalizar la titulación, el profesional habrá obtenido unos conocimientos profundos y actualizados sobre esta materia.

Profundiza en las aplicaciones de la Visión Artificial con esta Especialización”

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 

Módulo 3. Procesado digital de imágenes 

3.1. Entorno de desarrollo en visión por computador 

3.1.1. Librerías de visión por computador 
3.1.2. Entorno de programación 
3.1.3. Herramientas de visualización 

3.2. Procesamiento digital de imágenes 

3.2.1. Relaciones entre pixeles 
3.2.2. Operaciones con imágenes 
3.2.3. Transformaciones geométricas 

3.3. Operaciones de pixeles 

3.3.1. Histograma 
3.3.2. Transformaciones a partir de histograma 
3.3.3. Operaciones en imágenes en color 

3.4. Operaciones lógicas y aritméticas 

3.4.1. Suma y resta 
3.4.2. Producto y división 
3.4.3. And/Nand 
3.4.4. Or/Nor 
3.4.5. Xor/Xnor 

3.5. Filtros 

3.5.1. Máscaras y convolución 
3.5.2. Filtrado lineal 
3.5.3. Filtrado no lineal 
3.5.4. Análisis de Fourier 

3.6. Operaciones morfológicas 

3.6.1. Erode and Dilating 
3.6.2. Closing and Open 
3.6.3. Top hat y Black hat 
3.6.4. Detección de contornos 
3.6.5. Esqueleto 
3.6.6. Relleno de agujeros 
3.6.7. Convex hull 

3.7. Herramientas de análisis de imágenes 

3.7.1. Detección de bordes 
3.7.2. Detección de blobs 
3.7.3. Control dimensional 
3.7.4. Inspección de color 

3.8. Segmentación de objetos 

3.8.1. Segmentación de imágenes 
3.8.2. Técnicas de segmentación clásicas 
3.8.3. Aplicaciones reales 

3.9. Calibración de imágenes 

3.9.1. Calibración de imagen 
3.9.2. Métodos de calibración 
3.9.3. Proceso de calibración en un sistema cámara 2D/robot 

3.10. Procesado de imágenes en entorno real 

3.10.1. Análisis de la problemática 
3.10.2. Tratamiento de la imagen 
3.10.3. Extracción de características 
3.10.4. Resultados finales 

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