Gaia

XSLaren edukia

Konputagailu bidezko Ikusmena

Gaiari buruzko datu orokorrak

Modalitatea
Ikasgelakoa
Hizkuntza
Ingelesa

Irakasgaiaren azalpena eta testuingurua

- Introducción general a la visión artificial moderna.

- Métodos de filtrado de imágenes y operaciones basadas en el histograma.

- Procesamiento del color y modelos de espacios de color.

- Transformaciones de histograma y transformaciones geométricas de imágenes.

- Aprendizaje automático aplicado a imágenes y videos.

- Redes neuronales artificiales aplicadas a imágenes y vídeos.

- Diseño y entrenamiento de redes neuronales convolucionales modernas.

- Detección de objetos y segmentación de imágenes.

- Modelos generativos.

- Aprendizaje auto-supervisado.

Irakasleak

IzenaErakundeaKategoriaDoktoreaIrakaskuntza-profilaArloaHelbide elektronikoa
ARGANDA CARRERAS, IGNACIOEuskal Herriko UnibertsitateaIkerbaske BisitariaDoktoreaElebakarraKonputazio Zientzia eta Adimen Artifizialaignacio.arganda@ehu.eus
AZCUNE GALPARSORO, GORKAEuskal Herriko UnibertsitateaIrakaslego AgregatuaDoktoreaElebidunaKonputazio Zientzia eta Adimen Artifizialagorka.azcune@ehu.eus

Gaitasunak

IzenaPisua
Conocer los principios teóricos y los fundamentos avanzados de la visión artificial.34.0 %
Saber aplicar los fundamentos y avances en visión artificial para desarrollar soluciones software en aplicaciones de imágenes y/o vídeo.33.0 %
Saber comunicar las particularidades y conclusiones de un trabajo de investigación en visión artificial a un público especializado y no especializado.33.0 %

Irakaskuntza motak

MotaIkasgelako orduakIkasgelaz kanpoko orduakOrduak guztira
Magistrala141832
Mintegia123
Ordenagailuko p.152540

Irakaskuntza motak

IzenaOrduakIkasgelako orduen ehunekoa
Eskola magistralak10.0100 %
Irakurketa eta analisi praktikoak20.025 %
Ordenagailuko praktikak30.033 %
Txostenak eta azalpenak lantzea15.030 %

Ebaluazio-sistemak

IzenaGutxieneko ponderazioaGehieneko ponderazioa
Bertaratzea eta Parte-hartzea10.0 % 20.0 %
Azalpenak40.0 % 40.0 %
Material teorikoak praktiketan aplikatzea50.0 % 60.0 %
OTROS0.0 % 10.0 %

Irakasgaia ikastean lortuko diren emaitzak

¿ Reconocimiento y enumeración de las aplicaciones modernas de visión artificial.

¿ Selección e implementación de métodos de filtrado y operaciones sobre imágenes para detección de bordes y objetos.

¿ Selección e implementación de métodos de procesamiento de imágenes y espacios de color para la detección de bordes y objetos en imágenes de color.

¿ Selección e implementación de algoritmos de transformación de imágenes para detección de objetos y alineamiento de imágenes.

¿ Selección e implementación de métodos de aprendizaje automático aplicado a imágenes y videos.

¿ Selección e implementación de modelos de redes neuronales artificiales aplicadas a imágenes y vídeos.

¿ Diseño e implementación de redes neuronales convolucionales y técnicas de entrenamiento modernas.

¿ Selección e implementación de métodos de detección de objetos y segmentación de imágenes basados en redes

Irakasgai-zerrenda

1. Image filtering, edge detection

2. Color: space models, transformations

3. Image transformations

4. Machine Learning

5. Neural networks

6. Convolutional Neural Networks (CNNs)

7. Modern CNNs and how to train them

8. Object detection and image segmentation

9. Generative models

10. Self-supervised learning

Bibliografia

Oinarrizko bibliografia

Forsyth, Ponce. Computer Vision: A Modern Approach. Pearson. 2012.

Richard Szeliski. Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer-Verlag. 2011.

Ian Goodfellow et al. Deep Learning. MIT Press. 2016.

Gehiago sakontzeko bibliografia

François Chollet, Deep Learning with Python, Manning, 2018.

Jeremy Hoaward and Sylvain Gugger, Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch, O'Reilly, 2020.

Aldizkariak

Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).

Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems (NeurIPS).

Pattern Recognition (PR).

IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI).

International Conference on Pattern Recognition (ICPR).

Estekak

International Association for Pattern Recognition. (IAPR): www.iapr.org

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