2019 | Programa Ejecutivo PROCESAMIENTO DE IMÁGENES Y VISIÓN ARTIFICIAL
Directora: Lic. Sylvia Testa
Docente: Alejandro Daniel Mitaritonna
Alejandro Daniel Mitaritonna
Investigador en el CITEDEF (Instituto de Investigaciones Científicas y Técnicas para la Defensa). Licenciado en Sistemas, UB. Especialista en Ingeniería de Sistemas de Información, UTN-FRBA. Especialista en Computación Gráfica, Imágenes y Visión por Computadora, UNLP. Magister en Ingeniería de Sistemas de Información, UTN-FRBA. Doctorando en Ciencias Informáticas en la UNLP, nombre de la tesis: “Empoderamiento de la Conciencia Situacional en Operaciones Militares utilizando Realidad Aumentada”. Docente en la Universidad de Belgrano, Facultad de Ingeniería y Tecnología Informática. Cátedras a cargo: Ingeniería de Software I, Interfaces Hombre Maquina, Computación basada en redes y Gestión Empresarial. Docente de la Maestría en Ciencia de Datos e Innovación Empresarial en la Universidad CAECE. Materias: Sistemas Artificiales Inteligentes y Aprendizaje Automático.


Fecha de inscripción:  desde el 6 de junio al 24 de agosto de 2019.
Fecha de cursada: desde el 29 de agosto al 3 de octubre de 2019.
Frecuencia: jueves de 18.30 a 22 horas.
Duración: 6 semanas (21 horas).
Lugar de dictado: Av. de Mayo 866.

  


  • Entender y asimilar los conceptos básicos de Procesamiento de Imágenes, Visión por Computador y Redes Neuronales.
  • Entender cómo implementar estas nuevas tecnologías en cualquier industria (marketing, entretenimiento, salud, etc.).
  • Obtener los conocimientos necesarios del uso de la biblioteca OpenCV de procesamiento de imágenes y Visión por Computador.
  • Comprender aspectos básicos de Deep Learning aplicados en Visión por Computador.
  • Obtener los conocimientos necesarios para Clasificar imágenes utilizando librerías tales como Keras, Caffe o Torch/Pytorch.

Estudiantes avanzados, egresados recientes y profesionales de las carreras de Sistemas, Matemática, Analistas de imágenes aplicados a cualquier área, investigadores y personal capacitado vinculados al procesamiento y clasificación de imágenes.
MODO Y METODOLOGÍA DE CURSADA
  • Modalidad de cursada: Presencial
  • Fecha de inicio: del 29/8/2019 al 3/10/2019.
  • Duración: 6 semanas
  • Días y horarios: jueves de 18:30 a 22 horas.
  • Carga horaria: 21 horas (50% teóricas, 50% taller de aplicación) organizadas en bloques alternando clases teóricas y clases de taller.
  • Lugar de realización: Av. de Mayo 866.
Metodología de cursada:
El curso será del tipo teórico / práctico con una fuerte orientación a resolución de problemas utilizando programación. La metodología utilizada será:
  1. Teoría apoyada con documentación.
  2. Exposición mediante diapositivas y multimedia.
  3. Debates sobre temas puntuales.
  4. Prácticas donde los alumnos desarrollarán los conceptos aprendidos.
EVALUACIÓN
Se evaluará la participación en el taller de cada módulo, enfatizando la comprensión de los conceptos y criterios y el uso de las herramientas propuestas en el curso.

CERTIFICADO A OTORGAR

La Universidad CAECE, otorgará al participante que haya cumplido con el requisito mínimo de asistencia del 75%, el correspondiente certificado de participación del “Programa” que acredita 21 horas.

PROGRAMA
Modulo Nº 1 (6 hs): Introducción al procesamiento de imágenes.
Contenidos bloque teórico
Introducción el concepto de procesamiento de imágenes y visión por computador.
Fundamentos en el uso de la librería de visión OpenCV para el procesamiento de imágenes
Utilización de las principales funciones de procesamiento de imágenes
Entender el pipeline de procesamiento de imágenes
Contenidos bloque taller:
Instalación y configuración Anaconda (Python y otras librerías) y OpenCV
Ejercicios introductorios para el procesamiento de imágenes

Modulo Nº 2 (6 hs): Fundamentos de Machine Learning y Deep Learning.

Contenidos bloque teórico
¿Qué es Machine Learning y Deep Learning?
¿Qué es Clasificación de Imagen? Tipos de Aprendizajes
Introducción a los principales conceptos utilizados en Machine Learning y Deep Learning
Ejemplos de uso de Machine Learning y Deep Learning
Contenidos bloque taller
Instalación y configuración de Keras o PyTorch y otras librerías complementarias
Ejercicios aplicando Deep Learning para la Clasificación de imágenes

Modulo Nº 3 (4 horas): Fundamentos de las Redes Neuronales
Contenidos bloque teórico
Introducción a las Redes Neuronales
El algoritmo Perceptron
Definición y uso de Backpropagation y Redes Multi-capas
Ejemplos de uso de Redes Neuronales
Contenidos bloque taller
Ejercitación implementando Redes Multi-capas utilizando Python y Keras o PyTorch

Modulo Nº 4 (5 horas): Redes Neuronales Convolucionales (CNN)

Contenidos bloque teórico
¿Qué son las Convoluciones?
Implementando CNN con Python y Keras o PyTorch
El rol de las Convoluciones en Deep Learning
Introducción a la construcción y entrenamiento de una CNN
Contenidos bloque taller
Ejercitación aplicando CNN utilizando Python y Keras o PyTorch


INFORMES:
Universidad CAECE 
5252-2800 Int: 730 / 731/ 732
Whatsapp: 11-2676-7079
email: econtinua@caece.edu.ar

DESCUENTOS: Alumnos, docentes y egresados de la Universidad CAECE y CAC: 20% de descuento. Consultar por descuentos corporativos o grupales. Beneficio Crédito Fiscal SEPYME*.

* Los descuentos no son acumulables.

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