Especialización en Visión Artificial y Computación Cuántica.

Especialización

Online

$ 1.195 IVA inc.

Descripción

  • Tipología

    Especialización

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    450h

  • Duración

    6 Meses

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

  • Clases virtuales

Capacitarse y especializarse en computación cuántica es una apuesta ganadora. Lo es hoy y, sin duda, lo será incluso de una forma aún más rotunda en el futuro. A diferencia de la computación clásica, que tiene como unidad básica el bit, las computadoras cuánticas utilizan los cúbits. Estos generan partículas subatómicas, haciendo que la potencia en el procesamiento sea muchas veces superior y más veloz que los ordenadores clásicos, resolviendo problemas de una forma novedosa y realizando varias operaciones al mismo tiempo. Esta titulación 100% online aportará al egresado conocimiento especializado en cuanto a visión artificial y computación cuántica, para generar ventajas competitivas en el mercado laboral de la informática.

Información importante

Documentación

  • 103especializacion-vision-artificial-computacion-cuantica.pdf

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Online

comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

Información relevante sobre el curso

Objetivos generales

Š Analizar cómo un ordenador es capaz de identificar una imagen
Š Determinar cómo funciona la capa de convolución y cómo funciona el Transfer Learning
Š Identificar los distintos tipos de algoritmos principalmente utilizados en visión por computadora

Objetivos específicos

Módulo 1. I+D+I.A. Computer Vision. Identificación y Seguimiento de Objetos
Š Analizar qué es la visión por computadora
Š Determinar las tareas típicas de la visión por computadora

Módulo 2. Quantum Computing. Un Nuevo Modelo de Computación
Š Analizar la necesidad de la computación cuántica y

El Experto Universitario en Visión Artificial y Computación Cuántica está orientado a abordar la temática desde un punto de vista práctico. De esta manera, se genera en el alumno una sensación de seguridad, que le permitirá ser más eficaz en su
práctica diaria. La aplicación directa de los conocimientos adquiridos en proyectos reales es un valor profesional añadido, que muy pocos profesionales especializados en Tecnologías de la Información y de las Comunicaciones pueden ofrecer. Esto es,
precisamente, lo que hace a este Experto Universitario único en el mercado, pues los informáticos que lo cursen serán profesionales únicos en su sector.

Este Experto Universitario en Visión Artificial y Computación Cuántica contiene el programa más completo y actualizado del mercado.

Tras la superación de la evaluacion, el alumno recibirá por correo postal* con acuse de recibo su correspondiente título de Experto Universitario emitido por TECH Universidad Tecnológica.

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

Título: Experto Universitario en Visión Artificial y Computación Cuántica
N.º Horas Oficiales: 450 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.

Preguntas & Respuestas

Añade tu pregunta

Nuestros asesores y otros usuarios podrán responderte

¿Quién quieres que te responda?

Déjanos tus datos para recibir respuesta

Sólo publicaremos tu nombre y pregunta

Opiniones

Materias

  • Redes
  • Informática
  • Computación
  • Transfer Learning
  • Visión computacional

Profesores

Jerónimo Molina Molina

Jerónimo Molina Molina

Máster en Inteligencia Artificial. Universidad Católica de Ávila

Temario

Módulo 1. I+D+I.A. Computer Vision. Identificación y Seguimiento de Objetos

1.1. Visión por ordenador

1.1.1. Computer Visión
1.1.2. Visión computacional
1.1.3. Interpretación de las máquinas de una Imagen

1.2. Funciones de Activación

1.2.1. Funciones de Activación
1.2.2. Sigmoide
1.2.3. ReLU
1.2.4. Tangente Hiperbólica
1.2.5. Softmax

1.3. Construcción de Redes Neuronales Convolucionales

1.3.1. Operación de Convolución
1.3.2. Capa ReLU
1.3.3. Pooling
1.3.4. Flattering
1.3.5. Full Connection

1.4. Proceso de la Convolución

1.4.1. Funcionamiento de una convolución
1.4.2. Código de la convolución
1.4.3. Convolución: aplicación

1.5. Transformaciones con imágenes

1.5.1. Transformaciones con Imágenes
1.5.2. Transformaciones Avanzadas
1.5.3. Transformaciones con Imágenes: aplicación
1.5.4. Transformaciones con Imágenes. Use Case

1.6. Transfer Learning

1.6.1. Transfer Learning
1.6.2. Transfer Learning. Tipología
1.6.3. Redes Profundas para Aplicar Transfer Learning

1.7. Computer Visión. Use Case

1.7.1. Clasificación de imágenes
1.7.2. Detección de objetos
1.7.3. Identificación de objetos
1.7.4. Segmentación de objetos

1.8. Detección de objetos

1.8.1. Detección a partir de la Convolución
1.8.2. R-CNN, búsqueda selectiva
1.8.3. Detección rápida con YOLO
1.8.4. Otras posibles soluciones

1.9. GAN. Redes Generativas Antagónicas, o Generative Adversarial Networks

1.9.1. Redes Generativas Adversales
1.9.2. Código para una GAN
1.9.3. GAN. Aplicación

1.10. Aplicación de Modelos de Computer Vision

1.10.1. Organización de contenidos
1.10.2. Motores de búsqueda visual
1.10.3. Reconocimiento facial
1.10.4. Realidad aumentada
1.10.5. Conducción Autónoma
1.10.6. Identificación de fallo en cada de montaje
1.10.7. Identificación de plagas
1.10.8. Salud

Módulo 2. Quantum Computing. Un Nuevo Modelo de Computación

2.1. Computación Cuántica

2.1.1. Diferencias con la Computación Clásica
2.1.2. Necesidad de la Computación Cuántica
2.1.3. Ordenadores Cuánticos disponibles: naturaleza y tecnología

2.2. Aplicaciones de la computación cuántica

2.2.1. Aplicaciones de la Computación Cuántica frente a la Computación Clásica
2.2.2. Contextos de uso
2.2.3. Aplicación en casos reales

2.3. Fundamentos Matemáticos de la Computación Cuántica

2.3.1. Complejidad Computacional
2.3.2. Experimento de doble rendija. Partículas y ondas
2.3.3. El entrelazamiento

2.4. Fundamentos Geométricos de la Computación Cuántica

2.4.1. Qubit y Espacio de Hilbert Bidimensional Complejo
2.4.2. Formalismo General de Dirac
2.4.3. Estados de N-Qubits y Espacio de Hilbert de dimensión 2n

2.5. Fundamentos Matemáticos Álgebra Lineal

2.5.1. El producto interno
2.5.2. Operadores Hermitianos
2.5.3. Eigenvalues y Eigenvectors

2.6. Circuitos Cuánticos

2.6.1. Los estados de Bell y las matrices de Pauli
2.6.2. Puertas lógicas cuánticas
2.6.3. Puertas de control cuánticas

2.7. Algoritmos Cuánticos

2.7.1. Puertas cuánticas reversibles
2.7.2. Transformada de Fourier Cuántica
2.7.3. Teleportación Cuántica

2.8. Algoritmos que demuestran la Supremacía Cuántica

2.8.1. Algoritmo de Deutsch
2.8.2. Algoritmo de Shor
2.8.3. Algoritmo de Grover

2.9. Programación de Computadores Cuánticos

2.9.1. Mi primer programa en Qiskit (IBM)
2.9.2. Mi primer programa en Ocean (Dwave)
2.9.3. Mi primer programa en Cirq (Google)

2.10. Aplicación sobre Computadores Cuánticos

2.10.1. Creación de Puertas Lógicas

2.10.1.1. Creación de una Sumadora Digital Cuántica

2.10.2. Creación de Juegos Cuánticos
2.10.3. Comunicación secreta de claves entre Bob y Alice

Módulo 3. Quantum Machine Learning. La Inteligencia Artificial (I.A) del Futuro

3.1. Algoritmos de Machine Learning Clásicos

3.1.1. Modelos Descriptivos, Predictivos, Proactivos y Prescriptivos
3.1.2. Modelos Supervisados y No Supervisados
3.1.3. Reducción de Características, PCA, Matriz de Covarianza, SVM, Redes neuronales
3.1.4. La optimización en ML: el Descenso del Gradiente

3.2. Algoritmos de Deep Learning Clásicos

3.2.1. Redes de Boltzmann: la Revolución en Machine Learning
3.2.2. Modelos de Deep Learning. CNN, LSTM, GAN
3.2.3. Modelos Encoder-Decoder
3.2.4. Modelos de Análisis de Señales: Análisis de Fourier

3.3. Clasificadores Cuánticos

3.3.1. Generación de un Clasificador Cuántico
3.3.2. Codificación de los datos en estados cuánticos por amplitud
3.3.3. Codificación de los datos en estados cuánticos por fase/ángulo
3.3.4. Codificación de alto nivel

3.4. Algoritmos de Optimización

3.4.1. Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)
3.4.2. Variational Quantum Eigensolvers (VQE)
3.4.3. Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO)

3.5. Algoritmos de Optimización. Ejemplos

3.5.1. PCA con circuitos cuánticos
3.5.2. Optimización de paquetes de valores bursátiles
3.5.3. Optimización de rutas logísticas

Especialización en Visión Artificial y Computación Cuántica.

$ 1.195 IVA inc.