Ikusmen artifiziala: oinarrizko kontzeptuak eta Deep Learningean oinarritutako joera berriak

Ikuspen artifizialak gero interes handiagoa pizten du zientzia eta teknikaren alorrean, eta bere helburua da informazioa eskuratzea izaera ezberdineko irudietatik abiatuta. Gaur egun aplikagarria da hainbat eremutan: robotika, teledetekzioa, irudi medikuak, kalitate kontrola eta, oro har, ezaugarri espazio-tenporal nabarmenak dituen edozein datu mota aztertzean.

Ikusmen artifizialerako ikasketa automatiko tekniken eboluzioak eta Deep Learningean oinarritutako sare neuronaletako teknikek ahalbidetu dute aurrekaririk gabeko emaitzak lortzea ikusmen artifizialaren arazo klasikoetan.

Helburuak

Ikastaro honen helburua da formazio teoriko-praktiko espezializatua eskaintzea ikusmen artifizialaren alorrean. Ikusmen artifizialaren teknika oinarrizkoenak nahiz aurreratuenak ezagutzea Deep Learning teknikekin batera ariketa praktikoen eta erabilera kasuen azalpen bidez.
Ikastaroan zehar ariketa praktikoak burutuko dira Matlab eta Python bezalako tresnak erabiliz.

Ikastaro honetan zehar bertaratukoek ondorengo konpetentziak eskuratuko dituzte:

Industria eta biomedikuntzako irudien prozesamendurako teknikak aplikatzea
Kamera kalibrazio teknikak, filtroak eta espazio transformazioak iruditan diseinatu eta aplikatzea
Deep Learningen oinarrizko kontzeptuak diseinatu eta aplikatzea. Deep Learning aplikazio bat diseinatzerako unean kontutan izan behar diren arloak zeintzuk diren ezagutzea
Ikusmen artifizialeko joera berrien ezagutza

Nori zuzendua

Ikusmen artifizialaren testuinguru espezifikoan dauden arazoei aurre egiteko ezagutzak eskuratzeko interesa duten edozein jarduera sektoreko profesional teknikoak (laborategi teknikariak, industria teknikari eta ingeniariak etab.)

Baldintzak

Programazioari buruzko oinarrizko ezagutzak, ahal bada Matlab edo/eta Python
12 plazako edukiera mugatua
Izena emateko azken eguna: urriak 26
Hautapen prozesu bat egingo da telefono dei bidez

Modalitatea

Ikastaro presentziala izango da, baina osasun arrazoiak medio saioren batera etorri ezin den partehartzaileek, formazioa streamin bidez jarraitu ahal izango dute.

Oharra: Bizkaia Enpresa Digitalak formazio espazioak egokitu ditu segurtasun araudietara egokitzeko.

Orduak: 33 ordu
Egutegia:2020/11/02 – 2020/11/23 (astelehen eta asteazkenak)
Ordutegia: 14:00 – 19:00
Tokia: Bizkaia Enpresa Digitala eta aldibereko streaming emisioa
Hizkuntza: Gaztelania
Modalitatea: Presentziala edo/eta online (osasun arazoak medio)

Egitaraua

M1 Ikusmen artifizialera sarrera eta Matlab
M2 Irudien bisualizazioa
M3 Oinarrizko operazioak irudiekin
M4 Aurreprozesamendua: filtroak eta espazio eraldaketak
M5 Irudi segmentazioa
M6 Kamera kalibrazioak
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, DLra sarrera
M8.2 Arquitectures, backpropagation, loss function, calculus

M9 Deep Learning gainbegiratua

M9.1 Sare konboluzionalak (CNN )
M9.2 Irudi sailkapena
M9.3 Segmentazioa
M9.4 Objektuen detekzioa
M9.5 Data augmentation
M9.6 Transfer learning

M10 Deep Learning ez gainbegiratua

M10.1 Autoencoders / Sare siamesak
M10.2 Anomalien detekzioa.
M10.3 Adversariares sareak (GAN)

M11 DL aplikazio industrialak
M12 Beste aplikazio batzuk

Irakasleak

Nestor Arana-Arexolaleiba (Mondragon Unibertsitatea) aditua ikusmen artifizial eta robotikan.
Luka Eciolaza (Mondragon Unibertsitatea) aditua Machine Learning eta Deep Learningen.

Informazio gehiago

Beatriz Laskurain: blaskurain@mondragon.edu.