Visión Artificial: conceptos básicos y nuevas tendencias basadas en Deep Learning

La Visión Artificial es una disciplina de creciente interés en el ámbito científico-técnico, cuyo objetivo es la extracción de información a partir de imágenes de distinta naturaleza. Actualmente se aplica en áreas tan diversas como robótica, teledetección, imagen médica, control de calidad y, en general, en el análisis de cualquier tipo de datos que presente características espacio-temporales reseñables.

La evolución de técnicas de aprendizaje automático para la visión artificial junto a las técnicas basadas en redes neuronales como Deep Learning ha permitido obtener unos resultados sin precedentes en problemas clásicos de la visión artificial.

Objetivos

El objetivo de este curso es ofrecer una formación teórico-práctica especializada en el ámbito de la Visión Artificial. Conocer desde las técnicas más básicas en Visión Artificial y avanzadas junto a técnicas de Deep Learning a través de ejercicios prácticos y la exposición de casos de uso.
Durante el curso se realizarán ejercicios prácticos utilizando herramientas como Matlab y Python.

Durante este curso los asistentes adquirirán las siguientes competencias:

Aplicar técnicas para el procesamiento de imágenes industriales y biomédica
Diseñar y aplicar técnicas de calibración de cámaras, filtros, transformaciones espaciales en imágenes
Diseño y aplicación de conceptos básicos de Deep Learning. Cosas a tener en cuenta a la hora de diseñar una aplicación de Deep Learning
Conocimiento de las nuevas tendencias de la Visión Artificial

Dirigido a

Profesionales técnicos de cualquier sector de actividad (técnicos de laboratorio, técnicos e ingenieros industriales, etc.) interesados en adquirir conocimientos para abordar problemas actuales dentro del contexto específico de la Visión Artificial.

Requisitos

Conocimientos básicos de programación, preferiblemente en Matlab y/o Python
Aforo limitado de 12 plazas
Fecha límite de inscripción: 26 de octubre
Se realizará un proceso de selección vía llamada telefónica

Modalidad

Formación presencial, con opción de seguir la formación vía streaming para los casos de alumnos/as que no puedan asistir por cuestiones sanitarias.

Nota: Bizkaia Enpresa Digitala ha adecuado su espacio de formación para adecuarse a las normativas de seguridad establecidas.

Horas: 33 horas
Calendario: 02/11/2020 – 23/11/2020 (lunes y miércoles)
Horario: 14:00 – 19:00
Lugar: Bizkaia Enpresa Digitala y emisión simultánea en streaming
Idioma: Español
Modalidad: Presencial y/o online (cuestiones sanitarias)

Programa

M1 Introducción a la visión artificial y Matlab
M2 Visualización de imágenes
M3 Operaciones básicas con imágenes
M4 Preprocesamiento: filtros y transformaciones espaciales
M5 Segmentación imágenes
M6 Calibración cámaras
M7 Machine Learning

M7.1 Experimental protocol
M7.2 Type of data
M7.3 Type of learning
M7.4 Supervised learning

M8 Deep Learning

M8.1 Frameworks, hardware, introducción al DL
M8.2 Arquitectures, backpropagation, loss function, calculus

M9 Deep Learning supervisado

M9.1 Redes convolucionales (CNN )
M9.2 Clasificación de imágenes
M9.3 Segmentación
M9.4 Detección de objetos
M9.5 Data augmentation
M9.6 Transfer learning

M10 Deep Learning no-supervisado

M10.1 Autoencoders / Redes siamesas
M10.2 Detección de anomalías
M10.3 Redes adversariares (GAN)

M11 Aplicaciones industriales de DL
M12 Otras aplicaciones

Profesorado

Nestor Arana-Arexolaleiba (Mondragon Unibertsitatea) experto en Visión Artificial y Robótica
Luka Eciolaza (Mondragon Unibertsitatea) experto en Machine Learning y Deep Learning.

Más información

Beatriz Laskurain: blaskurain@mondragon.edu.