Diplomado en Segmentación con Deep Learning en Visión Artificial

Diplomado

Online

$ 635 IVA inc.

Descripción

  • Tipología

    Diplomado

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    150h

  • Duración

    6 Semanas

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

  • Clases virtuales

La segmentación se ha convertido en una de las técnicas de visión artificial más potentes y demandadas del mercado. Este método clasifica cada píxel en función del tipo de objeto que analice. Así, tiene numerosas aplicaciones, desde las imágenes por satélite hasta los diagnósticos en el ámbito sanitario. Por esa razón, cada vez se necesitan más profesionales expertos en esta área, y esta titulación ofrece a los alumnos la posibilidad de especializarse y profundizar en la disciplina, atendiendo a sus últimas novedades.

Información importante

Documentación

  • 223diplomado-segmentacion-deep-learning-vision---.pdf

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Online

comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

Información relevante sobre el curso

Objetivos generales
Š Analizar las redes neuronales de segmentación semántica y sus métricas
Š Identificar las arquitecturas más comunes
Š Establecer casos de uso
Š Aplicar correcta función de coste para entrenamiento

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

El objetivo del Diplomado en Segmentación con Deep Learning en Visión Artificial es proporcionar al profesional las herramientas más novedosas en este ámbito de la inteligencia artificial, de modo que pueda aplicarlas en su trabajo de forma inmediata. Así, conseguirá hacer progresar su carrera de forma rápida gracias
a los innovadores contenidos de los que disfrutará a lo largo de esta titulación especializada.

Este Diplomado en Segmentación con Deep Learning en Visión Artificial contiene el programa más completo y actualizado del mercado.

Tras la superación de la evaluación, el alumno recibirá por correo postal con acuse de recibo su correspondiente título de Diplomado emitido por TECH Universidad Tecnológica.

El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Diplomado, y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.

Título: Diplomado en Segmentación con Deep Learning en Visión Artificial
N.º Horas Oficiales: 150 h.

Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning.

Nuestra escuela es la primera en habla hispana licenciada para emplear este exitoso método, habiendo conseguido en 2015 mejorar los niveles de satisfacción global (calidad docente, calidad de los materiales, estructura del curso, objetivos…) de los estudiantes que finalizan los cursos con respecto a los indicadores de la mejor universidad online en habla hispana.

Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.

En primer lugar, necesitas un ordenador (PC o Macintosh), conexión a internet y una cuenta de correo electrónico. Para poder realizar los cursos integramente ON-LINE dispone de las siguientes opciones: Flash - Instalando Flash Player 10 o posterior (http://www.adobe.com/go/getflash), en alguno de los siguientes navegadores web: - Windows: Internet Explorer 6 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome, Opera 9.5 y posteriores - Mac: Safari 3 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome - Linux: Firefox 1.x y posteriores HTML5 - Instalando alguno de los navegadores web: - Google Chrome 14 o posterior sobre Windows o Mac - Safari 5.1 o posterior sobre Mac - Mobile Safari sobre Apple iOS 5.0 o posterior en iPad/iPhone Apple iOS - Articulate Mobile Player; Apple iOS 5.0 o posterior en iPad.

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Opiniones

Materias

  • E learning
  • Segmentación
  • Métricas
  • Funciones de coste
  • Informática

Profesores

 Sergio   Redondo Cabanillas

Sergio Redondo Cabanillas

Director de proyectos y desarrollo de Bcnvision

Temario

Módulo 1. Segmentación de imágenes con deep learning

1.1. Detección de objetos y segmentación

1.1.1. Segmentación semántica

1.1.1.1. Casos de uso de segmentación semántica

1.1.2. Segmentación instanciada

1.1.2.1. Casos de uso segmentación instanciada

1.2. Métricas de evaluación

1.2.1. Similitudes con otros métodos
1.2.2. Pixel Accuracy
1.2.3. Dice Coefficient (F1 Score)

1.3. Funciones de coste

1.3.1. Dice Loss
1.3.2. Focal Loss
1.3.3. Tversky Loss
1.3.4. Otras funciones

1.4. Métodos tradicionales de segmentación

1.4.1. Aplicación de umbral con Otsu y Riddlen
1.4.2. Mapas autoorganizados
1.4.3. GMM-EM algorithm

1.5. Segmentación Semántica aplicando Deep Learning: FCN

1.5.1. FCN
1.5.2. Arquitectura
1.5.3. Aplicaciones de FCN

1.6. Segmentación semántica aplicando Deep Learning: U-NET

1.6.1. U-NET
1.6.2. Arquitectura
1.6.3. Aplicación U-NET

1.7. Segmentación semántica aplicando Deep Learning: Deep Lab

1.7.1. Deep Lab
1.7.2. Arquitectura
1.7.3. Aplicación de Deep Lab

1.8. Segmentación instanciada aplicando Deep Learning: Mask RCNN

1.8.1. Mask RCNN
1.8.2. Arquitectura
1.8.3. Aplicación de un Mas RCNN

1.9. Segmentación en vídeos

1.9.1. STFCN
1.9.2. Semantic Video CNNs
1.9.3. Clockwork Convnets
1.9.4. Low-Latency

1.10. Segmentación en nubes de puntos

1.10.1. La nube de puntos
1.10.2. PointNet
1.10.3. A-CNN

Diplomado en Segmentación con Deep Learning en Visión Artificial

$ 635 IVA inc.