1. Fundamentos de percepción visual
2. Procesamiento de imágenes. Filtros lineales
3. Redes convolucionales
4. Clasificación.
5. Arquitecturas. Entrenamiento y adaptación de modelos
6. Detección y segmentación.
Bibliografía
● R. Szeliski. Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer
● D. Forsyth, J. Ponce. Computer Vision: A Modern Approach. Prentice Hall.
● I. Goodfellow, Y. Bengio and A. Courville. Deep Learning. MIT Press
Profesores propuestos
● Jorge Sánchez (teóricos)
● Pablo Pastore (prácticos)
Cantidad de horas
● 16 presenciales y 8 virtuales
Modalidad de evaluación
● Entrega y aprobación de 2 trabajos de laboratorio