Objetivos y contextualización

Aproximadamente cada década hay un tsunami tecnológico que transforma múltiples industrias . La Inteligencia Artificial (IA) es esta ola que arrasa en el mundo tecnológico actual. Si alguna vez te has preguntado:

• ¿cómolos ordenadores realizan la detección de caras en multitudes?

• como las aplicaciones de videollamadas desenfocan el fondo o reemplazan el fondo con otras imágenes?

• como se desplazan los coches autónomos de forma segura en un entorno urbano?

• como se sigue el balón con tanta precisión en eventos deportivos televisados como tenis, fútbol y baloncesto?

• podemos saber el tratamiento de cáncer más efectivo a partir de datos multimodales del paciente?

• podemos saber las emociones de una persona con un smart watch y un video?

• como aprenden a hablar las máquinas?

Si hemos despertado su curiosidad, este curso es lo que necesitas. En este curso aprenderemos sobre temas en Visión por Ordenador como Seguimiento de Objetos, Procesamiento de Volúmenes, Medicina Personalizada, Detección de Caras, Flujo Óptico, estimación de Pose Humana y muchos más.

A diferencia de otros cursos de visión por ordenador, este curso se acerca a la visión por ordenador de manera más práctica, experiencial e intuitiva. Su principal componente es un conjunto de proyectos que debe ser desarrollados por los estudiantes repartidos en equipos. Todo lo que se necesita es un conocimiento práctico del lenguaje de programación Python. 

Utilizaremos OpenCV que es la biblioteca de visión por ordenador más grande y popular del mundo. Lo utilizan miles de empresas, productos y dispositivos y se prueba cada día para obtener escalabilidad y rendimiento. Además aprenderemos a diseñar y adaptar redes específicas ya escoger cuál es el método de procesado más adecuado según los requerimientos y restricciones de cada aplicación. 

En resumen, Métodos avanzados de procesamiento de señal, imagen y vídeo es una assignaturade carácter eminentemente práctico e interdisciplinar que se sitúa en el puente que hay entre la inteligencia artificial y el mundo real y que pretende recorrer este puente en ambas direcciones.

 

Conocimientos:

Describir y relacionar las fases en que se divide la solución a un problema de análisis de procesamiento de la señal.

Identificar las ventajas e inconvenientes de los algoritmos de visión por ordenador y de procesamiento de la señal.

Resolver problemas reales relacionados con técnicas de visión por ordenador.

Entender el resultado y las limitaciones de las técnicas de visión en diferentes casos de estudio.

Saber escoger el algoritmo de visión por ordenador más adecuado para solucionar una tarea dada.

Saber elegir las técnicas de visión por ordenador más adecuadas para solucionar problemas contextualizados.

 

Habilidades:

Reconocer las situaciones en las que laaplicación de algoritmos de procesamiento de la señal puede ser adecuado para solucionar un problema.

Analizar el problema a resolver y diseñar la solución óptima aplicando las técnicas aprendidas.

Redactar documentos técnicos relacionados con el análisis y la solución de unproblema.

Programar los algoritmos básicos para solucionar los problemas propuestos.

Evaluar los resultados de la solución implementada y valorar las posibles mejoras.

Defender y argumentar las decisiones tomadas en la solución de los problemas propuestos.

 

Competencias

Buscar, seleccionar y gestionar de manera responsable la información y el conocimiento.

Concebir, diseñar e implementar el sistema de adquisicióde datos más adecuado para alproblema concreto que hay que resolver.

Desarrollar un pensamiento y un razonamiento crítico y saber comunicarlos de manera efectiva, tanto en las lenguas propias como en inglés.

Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes.

Resultados de aprendizaje

Buscar, seleccionar y gestionar de manera responsable la información y el conocimiento.

Desarrollar un pensamiento y un razonamiento crítico y saber comunicarlos de manera efectiva, tanto en las lenguas propias como en inglés.

Diseñar un sistema de adquisición de imágenes y vídeos y aplicar los métodos básicos de la visión por ordenador a problemas específicos.

Escoger los métodos de representación del conocimiento más adecuados para la extracción de los objetos presentes en la escena, imagen o vídeo y su análisis posterior.

Extraer y analizar el movimiento de un vídeo (seguimiento de objetos, puntos característicos a lo largo de un vídeo, etc.)