Curso Visión por computadora y reconocimiento de patrones
16 horas
Presencial / Virtual Class
Precio por alumno: consultar
Precio de grupo: consultar
Este curso aborda en profundidad las tecnologías y técnicas de visión por computadora y reconocimiento de patrones.
Desde los fundamentos teóricos hasta aplicaciones prácticas, los alumnos aprenderán a diseñar y desarrollar sistemas avanzados de procesamiento visual que son cruciales en numerosos sectores industriales y de investigación.
Esta formación ofrece una oportunidad excelente para que los profesionales adquieran conocimientos en visión por computadora. Al preparar a los alumnos en estas técnicas, los equipos no solo pueden mejorar la eficiencia y la innovación en sus proyectos, sino también adaptarse y liderar en sectores que dependen cada vez más de soluciones automatizadas y basadas en el reconocimiento visual. La formación en este campo prepara a los profesionales para enfrentar desafíos tecnológicos actuales y futuros, manteniendo a la organización a la vanguardia de la innovación tecnológica.
Requisitos:
Conocimientos básicos de reconocimiento de imágenes.
Dirigido a:
Ingenieros de software, científicos de datos, desarrolladores de aplicaciones y cualquier profesional técnico interesado en adquirir o profundizar sus conocimientos en visión por computadora.
Objetivos:
- Entender los principios de la visión por computadora y el reconocimiento de patrones.
- Aprender a aplicar técnicas de procesamiento de imágenes y video para detectar, clasificar y rastrear objetos.
- Desarrollar habilidades prácticas para implementar soluciones de visión por computadora en proyectos reales.
Contenidos
- Fundamentos de visión por computadora
- Introducción a la visión por computadora
- Procesamiento básico de imágenes: filtros, bordes, segmentación
- Herramientas y librerías básicas (OpenCV, Scikit-Image, Pillow
- Técnicas de reconocimiento de patrones
- Métodos estadísticos para el reconocimiento de patrones
- Aprendizaje supervisado y no supervisado aplicado a imágenes
- Uso de clasificadores y técnicas de clustering
- Aplicación de redes neuronales a la visión por computadora
- Fundamentos y arquitecturas de Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)
- Detección y clasificación de objetos con CNNs
- Implementación práctica con TensorFlow o Keras
- Casos de uso y aplicaciones avanzadas
- Visión por computadora en industrias como automoción y manufactura
- Técnicas avanzadas como visión 3D y análisis de video
- Discusión sobre los desafíos actuales y el futuro de la visión por computadora
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Catálogo 2024
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