• Ingeniería

Computer Vision

Domina los fundamentos de visión artificial y crea soluciones innovadoras con Python y procesamiento de imágenes.

Beneficio exclusivo del Club Empresarial USIL: Descuentos corporativos, previa evaluación de cotización y volumen de participantes. No disponible en compra directa.
Desde
S/ 300
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Inicio:
Próximamente
Duración:
20 horas
Horario:

6:30 p. m. a 9:00 p. m.

Modalidad:
  • Virtual
Lugar:
Zoom / Google Colab

¿Qué aprenderás?

En este curso aprenderás los fundamentos de la visión artificial y el procesamiento de imágenes, desde teoría básica hasta aplicaciones prácticas con Python. Dominarás el diseño y entrenamiento de redes neuronales convolucionales (CNN), técnicas de reconocimiento de objetos y segmentación semántica. Además, analizarás sistemas existentes y trabajarás con datos ruidosos del entorno web.

Al finalizar los módulos de aprendizaje, serás capaz de:

Comprender los fundamentos del procesamiento de imágenes y la visión artificial.

Evaluar fortalezas y limitaciones de soluciones basadas en visión artificial.

Formular e implementar soluciones aplicadas usando Python.

Analizar y comparar sistemas de visión artificial existentes.

Sesiones de aprendizaje

Diseñados para elevar tus conocimientos y habilidades de manera teórica y práctica

Sesión 1: Factores del aprendizaje parametrizado de las redes neuronales (DNN)
Sesión 2: Gradient descent: funcionalidad y tipos de gradientes
Sesión 3: Feedforward y Backpropagation
Sesión 4: Diseño de Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
Sesión 5: Arquitecturas CNN preentrenadas
Sesión 6: Reconocimiento de Objetos: Técnicas Pre CNN
Sesión 7: Reconocimiento de Objetos: Redes CNN
Sesión 8: Segmentación Semántica
Sesión 9: Aprendiendo de los datos ruidosos de la Web

Docentes

Aprende con expertos e influyentes en el área

Nils Murrugarra
Especialista en computer vision y profesor en universidad top de EE. UU.
Doctor en Ciencias de la Computación y profesor en la University of Pittsburgh, ubicada en el top 20 de las mejores universidades de Computer Science en EE. UU. Investiga y enseña sobre computer vision y aprendizaje automático. Ha trabajado en Snapchat y es miembro activo de Latinx in AI. Su trabajo se enfoca en segmentación de imágenes, deep learning y análisis de datos con impacto en seguridad e inclusión tecnológica.
Pedro Shiguihara
Investigador líder en Inteligencia Artificial y docente en Ciencias de la Computación USIL
Reconocido como Investigador Consagrado por IEEE Young Professional Sección Perú por su contribución investigativa en el campo de la Inteligencia Artificial. Lidera el Grupo de Investigación en Ciencia de la Computación (GICC) en USIL. Ha integrado el LABIC de la Universidad de São Paulo. Especialista en computer vision, machine learning y deep learning aplicados a salud, telecomunicaciones y análisis forense.

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