CC66T
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24 HORAS
30 UF
En los últimos años hemos visto significativos avances en el área de Inteligencia Artificial, particularmente sobre la base de Deep Learning. Este hecho ha permitido el desarrollo de una gran cantidad de aplicaciones en diversos campos industriales. Por otro lado, también hemos visto una explosión en la generación de datos debido a la proliferación de dispositivos móviles, así como a la masificación de las redes sociales. Uno de estos datos son las imágenes, sobre las que se hace necesario aplicar métodos automáticos para interpretarlas. En este curso, analizaremos el estado del arte en reconocimiento visual bajo el enfoque de deep learning. Al término del ramo, el estudiante será capaz de entender y analizar modelos en clasificación, recuperación, detección, segmentación y generación de imágenes. Asimismo, estará capacitado para proponer nuevos modelos y mover las fronteras de la práctica en esta área. La metodología de trabajo estará soportada por un 40% de cátedra online para sentar los fundamentos en el área, un 20% de lectura y análisis de trabajos actuales (de CVPR, ICCV, NeuriIPS, IJCV, etc.), y finalmente un 40% de trabajos computacionales.
Fundamentos en Deep Learning en Visión Computacional
Búsqueda por Similitud
Detección de objetos en imágenes
Segmentación de Imágenes
Modelos Generativos.
Beauchef #851, Edificio Norte, tercer piso, oficinas 326-327. Santiago