Visión por Computador

Cerrar explora esta secciónHamburguesa explora esta secciónMENÚ / Sobre el programa

¿En qué consiste el Programa?

SERNAUTO y La Universidad de Deusto te invitan a capacitarte en el mundo de la visión por computador en entornos productivos de automoción

Diseñado por expertos y basado en el Job Role Skill Set definido por el proyecto DRIVES -  Develoment and Research on Innovative Vocational Education Skills, en el marco de Automotive Skills Alliance (ASA) este programa te sumergirá en los fundamentos y las últimas aplicaciones prácticas en el estado de la técnica de la visión por computador aplicado a entornos productivos de automoción

 

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PROYECCIÓN LABORAL

Incorporarás a tu CV habilidades prácticas y teóricas en visión por computador, una materia de la máxima proyección de futuro en el sector productivo de automoción.

 

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HABILIDADES EN RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS COMPLEJOS

Podrás demostrar tu capacidad de abordar y resolver problemas complejos en el procesamiento y tratamiento de imágenes mediante el uso de algoritmos Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) todo ello, con un enfoque práctico en laboratorio.

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PREPARACIÓN PARA LA TRANSFORMACIÓN DEL SECTOR

Acreditación profesional con conocimientos en visión por computador, que te introducirá en las técnicas y metodologías más avanzadas en el tratamiento y procesamiento de imágenes.

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COMPETENCIAS EN VISIÓN POR COMPUTADOR

Añade experiencia a tu CV en el manejo de lenguajes de programación en Machine Learning and Deep Learning, diferenciándote con una orientación hacia la próxima generación de tecnologías de tratamiento y procesamiento de imágenes.

  • Lugar:

    Campus Bilbao

    Campus virtual

  • Titulación:

    Programa en Sistemas de Visión Artificial aplicados en entornos productivos de automoción

  • Idioma:

    Español

  • Proceso de ingreso:

    Proceso de ingreso abierto

  • Facultad:

    Ingeniería
  • Comparte:

En alianza:

Jon García Barruetabeña

El director del programa te lo cuenta...

Las metodologías de Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo son herramientas esenciales en la optimización de procesos industriales

Jon García BarruetabeñaM2F - Move to Future - Líder GT7 Talento

Los resultados de aprendizaje específicos son:

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Los resultados de aprendizaje específicos son:

● Comprender los componentes y principios funcionales de un sistema de visión artificial.
● Aplicar técnicas de procesamiento de imagen para preprocesamiento y análisis visual.
● Diseñar y ejecutar pruebas de concepto utilizando herramientas de análisis técnico y visualización de
imágenes.
● Desarrollar soluciones de clasificación y detección de objetos basadas en aprendizaje automático.
● Evaluar el rendimiento de sistemas de visión aplicados a casos industriales concretos.

Visión por Computador

PLAN DE ESTUDIOS

M1.

Visión por Computador Clásica (20 horas)

  • ● Tema 1. Introducción a la percepción industrial y a la visión artificial
    - Motivación y aplicaciones industriales
    - Tipos de inspección visual automática
    ● Tema 2. Elementos de un sistema de visión artificial (hardware)
    - Cámaras, lentes, iluminación, filtros, tarjetas de adquisición
    ● Tema 3. Representación de imágenes digitales
    - Resolución, profundidad, canales de color, formatos
    ● Tema 4. Procesamiento y transformación de imagen
    - Operaciones básicas (convolución, realce, filtrado)
    ● Tema 5. Extracción de características y segmentación
    - Histogramas, bordes, regiones, técnicas de umbralado

 

M2.

IA para el Tratamiento de Imágenes (15 horas)

  • ● Tema 6. Introducción a Machine Learning
    - Flujo de trabajo en ML y datasets visuales
    ● Tema 7. Redes Neuronales
    - Fundamentos, capas, funciones de activación
    ● Tema 8. Deep Learning: concepto, arquitectura y aplicaciones
    - Arquitecturas CNN, Transfer Learning, aplicaciones industriales
    ● Tema 9. Descripción y reconocimiento de objetos
    - Clasificación, detección y segmentación con modelos preentrenados

M3.

Proyectos prácticos. (25 horas)

- Desarrollo y resolución de casos industriales

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Duración

Comienzo viernes 13 febrero 2026

  • Fin: mayo del 2026
  • Horario: 09.00-13.00

Para más información

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Para más información

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