Certificación Profesional en Computer Vision

PRECIO

USD 1,050

FECHA DE INICIO

30/07/2024

MODALIDAD

Virtual

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Certificación Profesional en Computer Vision

Certificación Profesional en Computer Vision

USD 1,050

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Este programa capacita a profesionales en la comprensión de los fundamentos de la Computer Vision y sus aplicaciones, enseñándoles a resolver problemas comunes y a implementar modelos utilizando técnicas como redes convolucionales, GANs y Visual Transformers, con el fin de aplicar estas habilidades en análisis de imágenes, reconocimiento de objetos y más.

Perfil del participante

Data Scientists o profesionales afines con conocimientos equivalentes a los obtenidos en la certificación avanzada de deep learning.

Objetivos

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

  • Comprender los fundamentos de la visión por computadora (CV) y sus aplicaciones.
  • Identificar y resolver problemas comunes de CV utilizando enfoques tradicionales y actuales.
  • Implementar modelos de CV utilizando técnicas como procesamiento de imágenes, segmentación de imágenes, detección de objetos, redes convolucionales, mecanismos de atención visual, Visual Transformers, redes adversariales generativas (GANs) y Stable Diffusion.
  • Evaluar el rendimiento de los modelos de CV utilizando métricas adecuadas.
  • Aplicar CV para tareas como análisis de imágenes, reconocimiento de objetos, robótica y vehículos autónomos.

Conocimientos minimos para cursar el programa

Inglés.

Plan de estudios

  • Definición y objetivos de la CV
  • Problemas de CV
  • Enfoque clásico vs. enfoque actual
  • Espacio de color
  • Segmentación tradicional: Umbralización, Region Growing, Watershed
  • Clasificación de objetos
  • Detección de objetos
  • Redes convolucionales (CNNs)
  • Mecanismos de atención visual
  • Visual Transformers
  • Clasificación de imágenes
  • Segmentación semántica
  • Segmentación por instancia
  • Detección de objetos
  • Redes adversariales generativas (GANs)
  • Stable Diffusion
  • Trabajos prácticos (70%)
  • Preguntas de seguimiento (30%)

Cuerpo Docente

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