Revolucion-artificial-visionado-por-ordenador

 

El proyecto "Visión artificial: de las imágenes a los datos" es pionero en el desarrollo del del aprendizaje al estar fundamentado en la metodología innovadora DLA (Departamentos laborales en el aula) y tiene como objetivo principal garantizar el acceso al mercado laboral del sector TIC a los colectivos en riesgo de exclusión social causado por diferentes aspectos.

Este proyecto pretende ser un proyecto pionero en el desarrollo del aprendizaje, al estar fundamentado en una metodología innovadora que permita la asimilación de contenidos por parte del alumnado desde la práctica y la realidad laboral a la que se van a tener que enfrentar al finalizar la formación y también durante su vida laboral. Se trata de una formación muy innovadora en el campo TIC, de la que no existe formación en el catálogo de especialidades ni certificados de profesionalidad.

Durante el proyecto llevaremos a cabo la actividad formativa innovadora “Visionado por ordenador” de 600h de duración, dirigida a un grupo de 20 alumnos/as y cuyo contenido, actividades, materiales y metodología es la que presentamos a continuación:

• Denominación: Visionado por ordenador
• Código del curso: FD2024_01
• Área profesional: Tecnologías de la información y la comunicación TIC
• Número de alumnos: 20
• Fecha de inicio: abril 2025
• Horario: lunes a viernes de 09.00h a 14.00h
• Duración: 600 horas
• Modalidad: presencial
• Centro de impartición: Fundación Dicampus

¿Cuáles son los contenidos?

• Módulo I: Qué es la visión por ordenador y sus principales usos (45 horas)
  • ¿Qué es y cómo funciona?
  • Breve historia y evolución.
  • ¿Cómo se relaciona con la inteligencia artificial y procesamiento de imágenes?
  • Aplicaciones en el día a día.
  • Imágenes: conceptos clave como píxeles y canales de color (RGB).
  • Cómo abordar los problemas de iluminación, perspectiva, privacidad, cantidad de datos, …
  • Tecnologías más habituales: TensorFlow y OpenCV.

• Módulo II: el aprendizaje automático (95 horas)
  • ¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Cómo se relaciona con la visión por ordenador?
  • Principios básicos para entrenar y probar modelos.
  • Tipos de aprendizaje automático.
    • Aprendizaje supervisado: diferencias entre regresión y clasificación. Estudio de modelos como regresión lineal y logística, SVM, árboles, Random Forest y KNN.
    • Aprendizaje no supervisado: estudio de sus características y de los modelos k-means, DBSCAN y clustering.
  • Deep Learning:
    • Estructura básica de las redes neuronales artificiales.
    • Redes neuronales convolucionales (CNNs): impacto en la visión por ordenador y sus aplicaciones en el mundo real.

• Módulo III: principales funciones del visionado por ordenador (95 horas)
  • Extracción de características: cómo detectar bordes, esquinas y características en imágenes. Aplicaciones en el reconocimiento facial.
  • Detección y clasificación de objetos.
    • Diferencias entre detección y clasificación.
    • Estudio de modelos avanzados como R-CNN y Faster R-CNN.
    • Aplicaciones en vigilancia y seguridad.
  • Segmentación de imágenes.
    • División de una imagen en regiones significativas.
    • Estudio de modelos como Mask R-CNN y U-NET.
    • Aplicaciones en el etiquetado de píxeles.
  • Análisis de video y seguimiento de objetos.
    • Diferencias entre detección en imágenes estáticas y en secuencias de video.
    • Estudio de técnicas como DeepSORT y tracker basados en CNNs.
  • Aplicaciones en el análisis de movimientos (por ejemplo, atletas).
  • Modelo YOLO. Un enfoque ultrarrápido para la detección de objetos en tiempo real.

• Módulo IV: sistemas de visión 3D artificial (95 horas)
  • Visión 3D vs. 2D: diferencias fundamentales y ventajes del análisis tridimensional.
  • Captura de datos 3D: técnicas de adquisición y procesamiento.
  • Representación y modelado: 3D CNNs, Poisson Surface Reconstruction y Point Cloud Processing.
  • Aplicaciones a la vida cotidiana: medicina, videojuegos, robótica, …
  • ¿Cómo se utiliza la visión artificial para fusionar el mundo real y elementos virtuales? Realidad aumentada.

• Módulo V: Aplicaciones del visionado por ordenador a la protección del medio ambiente y la economía circular (145 horas)
  • ¿Cómo ayuda la visión artificial a reducir el impacto ambiental?
  • Automoción: Vehículos autónomos, eficiencia energética y fabricación sostenible
  • Alimentación: Clasificación de alimentos, detección de contaminantes y monitoreo de cultivos.
  • Envases y embalajes: Identificación de materiales reciclables, clasificación de residuos y optimización del diseño de envases.
  • Electrónica: Detección de fallos, separación de materiales y gestión de residuos electrónicos.
  • Logística e identificación: Mejora en la trazabilidad, optimización de rutas y gestión eficiente del almacenamiento.

• Módulo VI: Ventajas (95 horas)

• • Importancia de esta tecnología: precisión, calidad, rentabilidad, sostenibilidad y seguridad.
  • Posicionamiento preciso:
    • Técnicas: detección de marcadores visuales con cámara y sensores en tiempo real.
    • Aplicaciones en robótica, logística y almacenamiento.

• • Identificación de productos y personas:
    • Técnicas: reconocimiento de patrones y formas.
    • Aplicaciones en reconocimiento facial y de huellas dactilares.

• • Verificación de calidad y cumplimiento de normas:
    • Técnicas: comparación con modelos de referencia y análisis de diferencias.
    • Aplicaciones en control de producción y sistemas de seguridad.

• • Medición precisa:
    • Técnicas: fotogrametría, visión estéreo y sensores de profundidad.
    • Aplicaciones en control de calidad, medición de movimiento y velocidad en vídeo.

• • Detección de defectos en productos y personas:
    • Técnicas: análisis de patrones y texturas.
    • Aplicaciones en control de fabricación y detección de anomalías médicas.

• • Soluciones de visión:
    • Técnicas: cámaras y sensores especializados.
    • Aplicaciones en dispositivos médicos y automatización de procesos.

 

Definición del perfil de los participantes

Los criterios de selección de los participantes a la acción formativa se desarrollarán de forma objetiva teniendo en cuenta:

• Los participantes deberán ser residentes en el Principado de Asturias a fecha de entrada en el proyecto.
• Las personas participantes deberán estar inscritos como demandantes de empleo o bien empleadas pero inscritas como demandantes de mejor de empleo a fecha de entrada en el proyecto.

Tendrán preferencias las personas que pertenezcan a algunos de los siguientes colectivos:

• Jóvenes menores de 30 años inscritos en el fichero del sistema nacional de garantía juvenil sin experiencia laboral previa.
• Personas desempleadas de larga duración. A efectos de estas bases, se consideran parados de larga duración las personas que en los doce meses (seis meses en el caso de menores de 25 años) anteriores a la fecha de incorporación al proyecto no hayan trabajado o participado en un programa de formación que conlleve contraprestación económica más de 93 días.
• Mujeres con especiales dificultades de inserción: familias monoparentales y víctimas de violencia de género.
• Personas con discapacidad acreditada de, al menos, el 33%.
• Inmigrantes, y/o personas pertenecientes a minorías étnicas, incluida romaní.
• Perceptores del Salario Social Básico, así como los miembros de la unidad de convivencia beneficiarios de ellas.
•  Jóvenes mayores de dieciocho años y menores de treinta, procedentes de Instituciones de Protección de Menores.
• Personas con problemas de drogodependencia u otros trastornos adictivos que se encuentren en proceso de rehabilitación o reinserción social.
• Internos de centros penitenciarios cuya situación penitenciaria les permita acceder a un empleo y cuya relación laboral no esté incluida en el ámbito de aplicación de la relación laboral especial regulada en el artículo 1 del Real Decreto 782/2001, de 6 de julio, así como liberados condicionales y ex reclusos.
• Menores internos incluidos en el ámbito de aplicación de la Ley Orgánica 5/2000, de 12 de enero, reguladora de la responsabilidad penal de los menores, cuya situación les permita acceder a un empleo y cuya relación laboral no esté incluida en el ámbito de aplicación de la relación laboral especial a que se refiere el artículo 53.4 del Reglamento de la citada Ley, aprobado por el Real Decreto 1774/2004, de 30 de julio, así como los que se encuentran en situación de libertad vigilada y los ex internos.
• Personas procedentes de centros de alojamiento alternativo autorizados por el Principado de Asturias
• Personas procedentes de servicios de prevención e inserción social autorizados por el Principado de Asturias

 

¿Cómo me puedo inscribir?

Cubre el formulario que tienes a continuación. Posteriormente, nos pondremos en contacto contigo para solicitarte la siguiente documentación (¡puedes ir preparándola!):

• Fotocopia de DNI
• DARDE
• En el caso de pertenecer a alguno de los colectivos anteriormente indicados, aportar documentación que acredite cada situación.

Si tienes cualquier duda, contacta con nuestro equipo:  info@fundaciondicampus.org o 985 320 478. 

¡No te quedes sin tu plaza!