Máster en Visión Artificial
Maestría
Online
Descripción
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Tipología
Maestría
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Metodología
Online
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Horas lectivas
1500h
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Duración
12 Meses
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Inicio
Fechas disponibles
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Campus online
Sí
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Clases virtuales
Sí
El Machine Learning y la inteligencia artificial son el presente y el futuro de la tecnología. Tienen múltiples aplicaciones, desde el funcionamiento de máquinas y robots hasta la investigación científica y médica. Así, se trata un campo en expansión cada vez más especializado. La visión artificial es una de sus ramas más importantes, puesto que permite a las máquinas procesar visualmente su entorno, recogiendo y analizando datos, y permitiéndoles interactuar con él de forma precisa. Por esa razón, es uno de los ámbitos tecnológicos en que se demandan más especialistas, y esta titulación ofrece al informático la posibilidad de profundizar la materia, pudiendo convertirse en un profesional de alto nivel capaz de desarrollar todo tipo de proyectos de visión artificial.
Información importante
Documentación
- 26xmaestria-vision-artificial-.pdf
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
comienzo
comienzo
Información relevante sobre el curso
Objetivos generales
Obtener una visión global de los dispositivos y hardware empleado en el mundo de la Visión Artificial
Analizar los diferentes campos en los que se aplica la visión
Identificar en qué punto se encuentran los avances tecnológicos en visión
Evaluar qué se está investigando y qué deparan los próximos años
Objetivos específicos
Módulo 1. Visión artificial
Establecer cómo funciona el sistema de visión humano y cómo se digitaliza una imagen
Analizar la evolución de la visión artificial
Módulo 2. Aplicaciones y estado del arte
Analizar el uso de la visión artificial en aplicaciones industriales
Determinar cómo se aplica la visión en la revolución de los vehículos autónomos
El objetivo principal de este Máster Título Propio es ofrecer al informático las últimas novedades en el ámbito de la visión artificial para que pueda desarrollar su labor profesional con las mejores herramientas. Así, esta titulación ofrece una gran profundización en este ámbito, y al finalizarla el alumno estará en la posición de desarrollar numerosos proyectos con gran potencial tecnológico en este ámbito esencial del presente y del futuro de la informática y la ingeniería.
Este Máster Título Propio 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 Máster Propio emitido por TECH Universidad Tecnológica.
El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Máster Título Propio y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.
Título: Máster Título Propio en Visión Artificial
N.º Horas Oficiales: 1.500 h.
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Opiniones
Materias
- Ingeniería mecánica
- Mecánica
- Innovación
- Ingeniería
- Gestión
- Máquinas
- Hidráulicas
- Neumáticas
- Procesos de combustión
- Motores
Profesores
Sergio Redondo Cabanillas
Director de proyectos y desarrollo de Bcnvision
Temario
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 astado 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
Máster en Visión Artificial