Introducción a la visión por computador y el procesado de imagen
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Este curso es una introducción a las tecnologías básicas utilizadas en la visión por computador y el procesamiento de imagen. El objetivo principal del curso es proporcionar a los estudiantes una comprensión sólida de los conceptos fundamentales de la visión por computador y el procesamiento de imagen, así como la capacidad para aplicar estas técnicas a problemas del mundo real.
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El curso “Introducción a la visión por computador y el procesado de imagen” es una introducción a las técnicas y herramientas básicas utilizadas en la visión por computador y el procesamiento de imagen. Los estudiantes aprenderán sobre la adquisición, manipulación y análisis de imágenes digitales, así como sobre la extracción de características y la segmentación de imágenes. También se cubrirán temas como la detección de bordes, la transformación de Fourier, el filtrado de imágenes y la correspondencia de puntos. El objetivo principal del curso es proporcionar a los estudiantes una comprensión sólida de los conceptos fundamentales de la visión por computador y el procesamiento de imagen, así como la capacidad para aplicar estas técnicas a problemas del mundo real.
Duración: 60 horas de estudio (5 semanas)
Inicio: 29 de abril 2024
Fin: 2 de junio 2024
Destinatarios
El curso está dirigido a estudiantes, profesionales y entusiastas de la tecnología que ya poseen conocimientos básicos en programación, aprendizaje automático y matemáticas aplicadas. Es ideal para aquellos que buscan profundizar en técnicas y algoritmos específicos de visión por computador, como la detección y reconocimiento de objetos, seguimiento de movimientos y análisis de imágenes y video.
Conocimientos previos recomendados
Desarrollo en el lenguaje de programación Python
Contenidos
- Módulo 0. Presentación del curso, objetivos y planificación.
- Módulo 1. Procesamiento básico de imagen
En este tema se abordarán operaciones básicas con las imágenes, como traslación, rotación, redimensionado, etc; así como
transformaciones como umbralización, operaciones morfológicas, filtrado, etc. - Módulo 2. Redes neuronales aplicadas a visión por computador
En este tema se introducirán las redes neuronales tradicionales y se explicarán las redes neuronales convolucionales, piedra angular de las técnicas de visión por computador actuales. - Módulo 3. Clasificación de imágenes.
Clasificación de imágenes: En este tema se explicará cómo se pueden emplear las redes neuronales convolucionales para la clasificación de imágenes. - Módulo 4. Segmentación de imágenes.
Los estudiantes aprenderán a emplear redes neuronales convolucionales para segmentar imágenes. - Módulo 5. Detección de objetos.
Se explicarán distintos métodos de detección de objetos basados en redes neuronales convolucionales.
Docentes:
El equipo docente encargado del curso cuenta con una amplia trayectoria en áreas de especialización clave para el contenido del mismo. Entre los tres cuentan con experiencia suficiente para impartir sus conocimientos de deep learning para entrenar modelos de redes neuronales profundas para la detección y el análisis de imágenes, el uso de herramientas y algoritmos de visión artificial para el
procesamiento de imágenes de diferentes tipos y tamaños, y de la aplicación detección de patrones y la clasificación de imágenes. En conjunto, el equipo docente cuenta con una amplia gama de habilidades y conocimientos que les permitirán impartir un curso completo y riguroso en el campo de la visión por computador y el procesamiento de imagen.
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Alberto Díaz Álvarez Doctor en Inteligencia Artificial por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), donde actualmente es Profesor Contratado Doctor. Sus intereses incluyen el aprendizaje profundo, la computación evolutiva y su aplicación a los campos de la simulación y los ITS. En la actualidad es miembro del grupo de investigación Mercator y colabora activamente con el Instituto Universitario de Investigación del Automóvil (INSIA) en problemas relacionados con redes viales, tráfico y comportamiento de conductor en entornos urbanos. |
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Edgar Talavera Muñoz Es miembro del Departamento de Sistemas Informáticos de la Universidad Politécnica de Madrid. Tiene una licenciatura en Ingeniería de Software, y un Máster y un doctorado en Ciencias de la Computación por la Universidad Politécnica de Madrid, obtenidos en 2011, 2012 y 2018, respectivamente. Actualmente, ocupa el puesto de profesor contratado doctor en esta misma institución. Trabaja en varios proyectos internacionales, tiene dos patentes de inteligencia artificial aplicada a la ciberseguridad y ha publicado más de 12 artículos científicos. Sus ejes de investigación incluyen el aprendizaje profundo, los vehículos autónomos, la ciberseguridad y la inteligencia artificial. |
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Félix José Fuentes Hurtado Doctor Cum Laude en Telecomunicación por la Universitat Politècnica de València (UPV), especializado en visión artificial y aprendizaje automático. Actualmente, es Profesor Contratado Doctor en la Universidad Politécnica de Madrid, donde desarrolla su docencia en las áreas de visión artificial e inteligencia artificial generativa. Ha sido Investigador Senior en DigitalSurgery (Londres) y científico en visión artificial y aprendizaje profundo en el CVBLab de la UPV. Su investigación se centra en el aprendizaje no supervisado, con un enfoque particular en clasificación y segmentación con imágenes, y modelos generativos. Félix ha sido reconocido con el 2º premio en el proyecto final de carrera “OPTIMA Financial Planners in Technological Innovation”, destacando su contribución a la innovación tecnológica. |
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- Nombre de la tienda: Universidad Politécnica de Madrid
- Vendedor: Universidad Politécnica de Madrid
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