Especialización en Visión Artificial
Postítulo
Online
Fórmate en una escuela de calidad, con los mejores profesores
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Tipología
Postítulo
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Metodología
Online
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Horas lectivas
450h
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Duración
6 Meses
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Inicio
Fechas disponibles
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Campus online
Sí
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Clases virtuales
Sí
La Visión Artificial es la especialidad más demandada en la actualidad en los ámbitos de la inteligencia artificial y del Machine Learning. Esta área se encarga del procesamiento de imágenes por parte de máquinas y robots, y su importancia radica en la gran cantidad de información que se puede recoger a partir de ella. Así, una máquina que posea visión artificial, con las herramientas adecuadas será capaz no sólo de relacionarse espacialmente con su entorno de forma adecuada, sino de recabar sistemáticamente datos de ese entorno. Debido a esto, las principales compañías tecnológicas están centrando sus esfuerzos en este ámbito y por eso esta titulación es perfecta para el informático que desee progresar en este sector en auge, disfrutando de la oportunidad de especializarse y crecer profesionalmente.
Información importante
Documentación
- 71especializacion-vision-artificial-t-.pdf
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
comienzo
comienzo
A tener en cuenta
Objetivos generales
Analizar cómo se digitaliza el mundo real según las diferentes tecnologías existentes
Obtener una visión global de los dispositivos y hardware empleado en el mundo de la Visión Artificial
Desarrollar los sistemas que están cambiando el mundo de la visión y sus funcionalidades
Evaluar las técnicas de adquisición para obtener la imagen óptima
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
Evaluar las técnicas de adquisición de imagen
Generar un conocimiento especializado sobre los sistemas de iluminación como factor importante a la hora de procesar una imagen
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
Analizar imágenes en el análisis de contenidos
El principal objetivo de este Experto Universitario en Visión Artificial es ofrecer al informático las últimas novedades en este complejo y apasionante ámbito tecnológico, de forma que pueda aplicarlas a su trabajo diario de forma inmediata. Así, con esta titulación el profesional podrá conocer todos los avances en esta área, consiguiendo que pueda situarse como un especialista en visión artificial en su entorno laboral, garantizándole, además, un futuro brillante en la industria.
Este Experto Universitario 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 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
N.º Horas Oficiales: 450 h.
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Opiniones
Materias
- Cursos online
- Francés
- Fluidez
- Comprensión lectora
- Idiomas
- Curso
- Comprension auditiva
- Expresión oral
- Expresión escrita
- Francés A2
- Interacción oral
Profesores
Director Programa
Director
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 estado 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
Especialización en Visión Artificial