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Introducción a la visión artificial - PDT22 Verano

En el curso se discuten los fundamentos para el desarrollo de un sistema de visión por computadora que tiene como base la nueva forma de procesamiento digital de imágenes. El curso comienza con la producción y refinamiento de imágenes digitales, continua con el objetivo de segmentación, la extracción de características y el reconocimiento de objetos. Al final, los estudiantes podrán resolver problemas de inspección y reconocimiento de objetos usando modelos de Deep Learning.

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Inicio

21/06/2022

Duración

8 semanas

Dedicación

5 horas por semana

Precio

Beca Microsoft Completa

Idioma

Español

Modalidad

Vía Teams

Horarios

  • Martes y jueves de 17:30 a 20:00 horas.

    Inicia 21/06/2022

Prerequisitos

Conocimientos fundamentales de lenguajes de programación y algebra básica.

Requisitos

Hardware e infraestructura: Computadora con más de 4gb de RAM Cámara web.

Perfil de ingreso

El estudiante debe mostrar interés por la investigación, debe ser propositivo y tener iniciativa. Además, se espera que tenga habilidades en razonamiento lógico.

Perfil de egreso

Se tendrá el conocimiento y las habilidades para desarrollar un sistema completo de visión por computadora. Se podrán analizar proyectos de visión artificial para su posterior estructuración, teniendo en cuenta el método óptimo para cada solución.

Obtén certificados oficiales

  • Desarrollo de talento 2022

  • Desarrollo de talento 2022

Contenido del curso

Introducción a los sistemas de visión por computadora y procesamiento digital de imágenes

Elementos de la percepción (estructura del ojo)
Principales definiciones 
Orígenes de los sistemas de visión por computadora
Ejemplos de sistemas de visión por computadora

Representación digital de una imagen

Representación matricial de una imagen
Modelos de color
Tipos de datos
Lectura, desplegado y escritura de una imagen

Preprocesamiento de imágenes

Transformaciones de color
Histograma de una imagen
Ecualización 
Filtrado
Extracción de bordes
Operaciones morfológicas

Segmentación de imágenes

Segmentación basada en contornos 
Segmentación basada en regiones

Descripción de imágenes

Códigos de cadena
Momentos estadísticos
Descriptores de regiones
Matrices de coocurrencia

Reconocimiento de imágenes

Introducción al reconocimiento de patrones
Clasificadores por distancia
Detector de esquinas
Detector del contorno de una imagen
Detección de imágenes por características 
Detección de una cara en una imagen 
Identificar una cara dentro de un video

Reconocimiento de objectos

Introducción a las redes neuronales
Creación de dataset
Introducción a Framework “YOLOV5”

Entrenamiento e inferencia

Entrenamiento de algoritmo
Inferencia en imagen
Inferencia en video

Alcances de proyecto de visión artificial

Administración "BigImage" 
Puerto serial a dispositivos

Instructor del curso

Ing. Javier Alejandro Flores

Ing. Javier Alejandro Flores

Team leader del AI Center, encargado en la implementación de la inteligencia artificial con más de 3 años de experiencia en inteligencia artificial y más de 7 años en la programación, Desarrollador miembro de “Developers Circles of Facebook” y Google Expert México.