Visión Artificial

Curso introductorio de Visión Artificial

Presentación

Este curso está diseñado para proporcionar una introducción sólida a los conceptos y aplicaciones fundamentales de esta tecnología emergente. Los participantes aprenderán sobre los principios básicos de procesamiento y análisis de imágenes, así como las técnicas de aprendizaje profundo que impulsan los sistemas modernos de visión artificial. A lo largo del curso, se explorarán casos de uso prácticos, desde la detección de objetos hasta el reconocimiento facial, con demostraciones y ejercicios prácticos para consolidar el aprendizaje. Ideal para profesionales y estudiantes interesados en iniciar su camino en el campo de la visión artificial.

Objetivos

  • Comprender cómo se forman las imágenes y vídeos y cómo se procesan.
  • Conocer la evolución de los sistemas de visión artificial clásica hacia los modernos sistemas basados en aprendizaje automático.
  • Conocer qué problemas se pueden resolver con técnicas de visión artificial.
  • Explorar cómo funcionan los sistemas de clasificación, detección y segmentación.
  • Explorar cómo funcionan los sistemas generativos.
  • Comprender cómo se entrenan los modelos, qué pasos se deben llevar a cabo para la selección y el reparto de datos, y cómo se deben evaluar.
  • Realización de algún ejercicio práctico.

Público potencial

Este curso está diseñado para una amplia audiencia interesada en la Visión Artificial. Se dirige a personas curiosas y deseosas de comprender los conceptos fundamentales de la visión artificial. Se recomienda tener conocimientos básicos de programación, aunque no es estrictamente necesario al ser un curso introductorio.

Duración: 4 horas (online)

Organiza: Centro de Inteligencia Artificial de la Universidad de Valladolid (UVaIA)

Imparte: Jaime Duque, Profesor del Área de Ingeniería de Sistemas y Automática de la Escuela de Ingenierías Industriales de la Universidad de Valladolid y miembro del Grupo de Técnicas Avanzadas de la Producción. También es el coordinador del grupo de Visión Artificial del Comité Español de Automática (CEA).

Programa

  1. Las imágenes y los vídeos.
  2. Evolución de la visión artificial.
  3. Tipos de problemas existentes.
  4. Aprendizaje supervisado/no supervisado.
  5. Redes neuronales de clasificación.
  6. Clasificación en vídeo.
  7. Redes neuronales de regresión y modelos de detección.
  8. Redes neuronales de segmentación.
  9. Redes siamesas y el reconocimiento facial.
  10. Redes generativas antagónicas y modelos de difusión.
  11. Zero/One/Few-Shot learning.
  12. Reconocimiento de articulaciones y puntos 3D de personas.
  13. Ensemble learning.
  14. Otros modelos de visión artificial.
  15. Ejercicio práctico.
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