ELECTIVAS 2024 - 2
RECONOCIMIENTO DE PATRONES
NOVENO SEMESTRE / INGENIERÍA APLICADA
La electiva en Reconocimiento de patrones, abarca los conocimientos fundamentales del área de aprendizaje automático, enfocados para soportar procesos de analítica especializada de información multimedia. Esto incluye la búsqueda de patrones en texto, imagen, audio, video, y cualquier contenido digital proveniente de datos de monitoreo de interacciones en aplicaciones, señales biológicas, sensores, comportamiento y preferencias de usuario, etc.
Este curso ayudará al futuro graduado a identificar elementos clave para el análisis de información que permitan así la toma de decisiones informadas y la realización de procesos complejos basados en tecnología.
TEMAS
Caracterización de señales,
Caracterización imágenes y video
Aprendizaje automático aplicado a Reconocimento de Patrones
Métricas para verificación
Aplicaciones de Reconocimiento de Patrones
CAMPO DE APLICACIÓN
Reconocimiento Facial
Reconocimiento de Voz
Reconocimiento de gestos para sistemas interactivos
Búsquedas por contenido
Reconocimiento de caracteres (OCR, documentos, placas, letreros)
Predicción de comportamiento
Personalización de aplicaciones
Diagnóstico de enfermedades
REFERENTE:
Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork - Pattern classification (2001, Wiley)
HORARIO: Jueves 1 p.m. - 4 p.m. en Sede Campus
PROFESORA: Paula Andrea Dorado
VISIÓN POR COMPUTADOR
DÉCIMO SEMESTRE / CIENCIAS DE LA INGENIERÍA
La visión por computador es un campo científico interdisciplinario que trata de como los computadores pueden obtener un entendimiento a alto nivel de imágenes digitales o videos. Desde el punto de vista de la ingeniería esta busca automatizar las tareas que realiza el sistema visual humano. La visión por computador tiene un amplio rango de aplicaciones que incluyen la detección, reconocimiento e identificación de objetos, generación de imágenes panorámicas, los sistemas industriales de visión de máquina (los cuales inspeccionan productos buscando reducir el tiempo de producción) y la reconstrucción tridimensional a partir de imágenes.
TEMAS
Conceptos de visión por computador
Detectores y descriptores de características
Visión estéreo
Estructura desde el movimiento
Métodos de detección y reconocimiento de objetos
CAMPO DE APLICACIÓN
Vehículos autónomos
Reconocimiento facial
Imágenes médicas
Seguimiento deportivo en tiempo real
Agricultura
Control de calidad
REFERENTE:
Ejemplo de proyecto final por el estudiante: Aldair Flores.
Más información: https://sites.google.com/unimilitar.edu.co/visionxcomputador/inicio
Copia de ProyectoAldair.mp4HORARIO: Jueves 2 p.m. - 5 p.m. en Sede Bogotá
PROFESOR: Ing. Alexander Cerón
VISUALIZACIÓN ANALÍTICA
DÉCIMO SEMESTRE / INGENIERÍA APLICADA
La visualización analítica de datos es un estudio interdisciplinario que analiza la forma de presentar los datos de forma gráfica y que se encuentra en auge en áreas como análisis de series temporales y big data, debido a la necesidad de las empresas para comunicar grandes cantidades de información rápidamente. Esta es una herramienta utilizada por los científicos de datos, combinando información técnica con metodologías de comunicación visual.
Esta asignatura aporta los conceptos necesarios para que los profesionales en ingeniería en multimedia logren solucionar problemas relacionados con análisis y comunicación de información por medio de representaciones gráficas.
TEMAS
Percepción humana y visualización analítica
Storytelling para visualización de datos
Ciclo de vida de los datos
Visualización de datos multimediales
Visualizaciones en tiempo real
CAMPO DE APLICACIÓN
La visualización analítica de datos es una metodología creciente en el ámbito empresarial y de investigación debido a la necesidad de comunicar rápidamente grandes cantidades de información,resaltando los detalles importantes. Esta se ha utilizado en diferentes áreas de conocimiento tales como, inteligencia de negocios, comunicación de noticias y salud. Sin embargo, el tipo de gráficos utilizado suele ser difícil de interpretar para el usuario final (https://link.springer.com/article/10.1007/s12650-021-00778-8). Algunas de las tendencias más importantes en visualización de datos son: Storytelling, visualización de datos en tiempo real, Video Infographics, realidad virtual y aumentada e inteligencia artificial.
REFERENTE:
Photo by clemsos | Clément Renaud on Foter
HORARIO: Viernes 10 a.m. - 1 p.m. en Sede Bogotá
PROFESOR: Ing. Wilson Sarmiento