Visión artificial contemporánea

О курсе

La visión por computador es una destreza indispensable en el mercado laboral, catalizando avances significativos en campos como la inteligencia artificial, la robótica y la automatización. Su uso transforma nuestra interacción con la tecnología, optimizando sistemas de producción y fomentando la innovación en la interacción humano-computadora. Nuestro curso brinda una comprensión detallada de esta tecnología, destacando su capacidad para procesar información visual en diversas tareas. Daremos un enfoque profundo a la composición y procesamiento de imágenes desde una perspectiva computacional, concentrándonos en aprendizaje profundo y Redes Neuronales Convolucionales (CNN) para la clasificación de imágenes. Exploraremos modelos avanzados como los Transformer Visuales y técnicas como aprendizaje auto-supervisado, Few-Shot learning, y Masked Autoencoders, abarcando la detección de objetos, segmentación de imágenes y calibración de cámaras. En etapas avanzadas, nos enfocaremos en la reconstrucción 3D, análisis de movimiento, flujo óptico y temas emergentes como el metaverso y la realidad aumentada. El curso se basa en un aprendizaje teórico, el cual es reforzado con un enfoque práctico basado en casos y aplicaciones de la visión por computador en el mundo real. Los estudiantes accederán a recursos variados como videos, lecturas y actividades, promoviendo un aprendizaje integral y aplicado de esta tecnología revolucionaria. ¿Para quién es este curso?: (qué perfil de entrada debería tener el estudiante que toma este curso) Este curso se dirige a cualquier persona que tenga interés en conocer de manera introductoria el área de la visión por computador y los avances contemporáneos que esta rama ha tenido en diferentes aplicaciones. Principalmente, está pensado para personas con por lo menos un título de pregrado en ingeniería y ciencias de la computación y es deseable que los estudiantes cuenten con conocimientos de básicos de programación. Sin embargo, cualquier persona que quiera estudiar esta área para aplicarla en su contexto puede tomar el curso.

Навыки, которые вы освоите

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Pablo Andrés Arbeláez Escalante

Profesor Asociado y director de CinfonIA