Máster online
El propósito de la titulación de Máster Degree es ofrecer un conocimiento profundo y concentrado de una especialidad. Los estudiantes deben demostrar que dominan de forma práctica y efectiva las materias del Master of Science in Computer Vision, M. Sc., especializados y prácticos están muy demandados en el mundo laboral, lo que ha dotado a este nivel de titulación en línea de una gran popularidad empresarial.
CIU Cambridge International University los programas de Maestría están diseñados para el reconocimiento del valor de la experiencia laboral de los adultos aportando curricularmente acreditaciones que valoren su cultura, trabajo y experiencia vivida.
Este Master of Science in Computer Vision, M. Sc., desarrolla un programa en idioma español de calidad, estructurado en cuatro ciclos, que secuencialmente contribuye a la búsqueda de la excelencia en la formación de profesionales en esta especialidad que, al ampliar sus objetivos, alcancen niveles mucho más altos que los tradicionales y que en el futuro sigan apuntando a metas cada vez más evolucionadas en el área de la Visión Computarizada.
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Objetivos
o El objetivo general del Master of Science in Computer Vision, M. Sc., es formar profesionales investigadores capaces de crear tesis originales y de calidad, que sean aportes inéditos a la academia y permitan al egresado alcanzar los niveles de análisis y reflexión en su especialización atendiendo las necesidades y dinámicas de la sociedad actual. o Los objetivos específicos del Master of Science in Computer Vision, M. Sc., conocer las aplicaciones de la visión por computador, que se encuentra en pleno desarrollo, ya no ofrece solamente soluciones a campos como la robótica o el control de calidad, sino que continuamente surgen nuevas aplicaciones que hasta hace poco se consideraban imposibles, como el reconocimiento automático de caras o del iris. o Conocer las industrias estrechamente relacionadas con esta tecnología y sus campos de aplicación. Orientar a los profesionales de la Computación sobre la importancia de la imagen digital y sus diferentes aplicaciones Formar parte del equipo del área de imagen computarizada en los centros de investigación.
A quién va dirigido
Master of Science in Computer Vision, M. Sc., está orientado a un amplio grupo de perfiles profesionales como pueden ser: Licenciados (B.Sc.) o Graduados en Ingeniería, Informática, Matemáticas, Física o un título afín a estas titulaciones. El programa de Maestría está diseñado para adultos que trabajan y que ya obtuvieron el título de licenciatura y que cuentan con suficiente experiencia profesional. Puede ser terminado en 24 meses o antes dependiendo de los créditos obtenidos y de la motivación del estudiante. En este programa también se evalúa la experiencia profesional y académica del estudiante para obtener créditos.
Requisitos
Este Master of Science in Computer Vision, M. Sc., proporciona a los alumnos los conocimientos necesarios para desarrollar una comprensión profunda de los principios de la Visión por Computador, y sus aplicaciones en diversos campos de la Ciencia y la Tecnología. Después de completar el programa, estará calificado para seguir una amplia gama de oportunidades de carrera en los diferentes campos de la Visión por Computador.
Temario completo de este curso
CICLO PRIMERO: VISIÓN POR COMPUTADOR I
MCV101 Visión artificial
MCV102 Representación de imágenes digitales
MCV103 Imágenes por transformación del dominio
MCV104 Filtrado espacial de imágenes digitales
MCV105 Procesamiento básico de imágenes digitales
MCV106 Transformaciones lógicas
MCV107 Suavizado y realzado
MCV108 Fundamentos del color
MCV109 Evaluación.
CICLO SEGUNDO: VISIÓN POR COMPUTADOR II
MCV201 Extracción de bordes, esquinas y puntos
MCV202 Operadores primera y segunda derivada
MCV203 Extracción de regiones
MCV204 División y fusión de imágenes
MCV205 Descripción de líneas y contornos
MCV206 Descripción de diversos tipos de fronteras
MCV207 Descripción de regiones
MCV208 Operaciones morfológicas
MCV209 Evaluación.
CICLO TERCERO: VISIÓN POR COMPUTADOR III
MCV301 Geometría y parámetros de las cámaras
MCV302 Proyección de perspectiva
MCV303 Corrección de errores de las cámaras
MCV304 Análisis del movimiento
MCV305 Método diferencial del movimiento
MCV306 Reconocimiento de patrones I
MCV307 Cuantización vectorial
MCV308 Arquitectura de la red retropropagación
MCV309 Evaluación.
CICLO CUARTO: VISIÓN POR COMPUTADOR IV
MCV401 Reconocimiento de patrones II
MCV402 Obtención de la forma
MCV403 Formas a partir de la intensidad
MCV404 Visión estereoscópica
MCV405 Formas a partir de la textura
MCV406 Reconocimiento de objetos 3D
MCV407 Restauración de imágenes
MCV408 Dominio de la frecuencia
MCV409 Proyecto final.
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