COMPUTER VISION
CERTIFICACIÓN PROFESIONAL
ÁREA: TIC
MODALIDAD: Virtual
ESTADO: Inscripción Abierta
Charla informativa: 23/04/2025
INICIO: 22/05/2025
FINALIZACIÓN: 17/07/2025
Este programa capacita a profesionales en la comprensión de los fundamentos de la Computer Vision y sus aplicaciones, enseñándoles a resolver problemas comunes y a implementar modelos utilizando técnicas como redes convolucionales, GANs y Visual Transformers, con el fin de aplicar estas habilidades en análisis de imágenes, reconocimiento de objetos y más.
Dirigido a: Data Scientists o profesionales afines con conocimientos equivalentes a los obtenidos en la certificación avanzada de deep learning.
Idioma: Inglés
Objetivos:
Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de la visión por computadora (CV) y sus aplicaciones.
- Identificar y resolver problemas comunes de CV utilizando enfoques tradicionales y actuales.
- Implementar modelos de CV utilizando técnicas como procesamiento de imágenes, segmentación de imágenes, detección de objetos, redes convolucionales, mecanismos de atención visual, Visual Transformers, redes adversariales generativas (GANs) y Stable Diffusion.
- Evaluar el rendimiento de los modelos de CV utilizando métricas adecuadas.
- Aplicar CV para tareas como análisis de imágenes, reconocimiento de objetos, robótica y vehículos autónomos.

Plan de estudios
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Módulo 1 - Introducción a la Computer Vision
- Definición y objetivos de la CV
- Problemas de CV
- Enfoque clásico vs. enfoque actual
Módulo 2 - Computer Vision Tradicional
- Espacio de color
- Segmentación tradicional: Umbralización, Region Growing, Watershed
- Clasificación de objetos
- Detección de objetos
Módulo 3 - Computer Vision con Redes Neuronales
- Redes convolucionales (CNNs)
- Mecanismos de atención visual
- Visual Transformers
- Clasificación de imágenes
- Segmentación semántica
- Segmentación por instancia
- Detección de objetos
Módulo 4 - Generación de imágenes
- Redes adversariales generativas (GANs)
- Stable Diffusion
Evaluación
- Trabajos prácticos (70%)
- Preguntas de seguimiento (30%)
Cuerpo docente
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Carlos Selmo
Ingeniero Electrónico (ITBA) desarrollando tareas en el área de procesamiento de señales y machine learning en el Grupo de Electrónica Digital Aplicada (GEDA). Profesor adjunto de materias en el área de procesamiento de señales, bio-electrónica y sistemas digitales. Entre ellas Redes Neuronales y Redes Neuronales en Bioingeniería.
Julián Ganzábal
Ingeniero Electrónico (ITBA) desarrollando tareas en el área de machine learning en la industria tales como sistemas de recomendación, ‘computer vision’ y ‘topic modeling’. Más de 10 años de experiencia docente en el ITBA y la UBA en materias relacionadas con procesos estocásticos, telecomunicaciones y networking.

Modalidad
Título: Certificación Profesional en Computer Visión

Para conocer más sobre el programa y/o avanzar con el proceso de inscripción completá el formulario de consulta de la Certificación Profesional en Computer Vision