La visión artificial permite que las máquinas interpreten imágenes y videos, habilitando aplicaciones como el reconocimiento facial y la conducción autónoma. En este módulo, se estudian técnicas de procesamiento de imágenes, segmentación y extracción de características.
Se introducen las redes neuronales convolucionales (CNN), que permiten el reconocimiento de patrones en imágenes. También se exploran aplicaciones prácticas, como la identificación de matrículas, análisis de documentos y sistemas de seguridad basados en IA.
Los estudiantes trabajan en la implementación y optimización de modelos de visión artificial, ajustando parámetros para mejorar la precisión en la detección y clasificación de imágenes.
Contenidos del módulo:
Introducción a la visión artificial y a la IA.
- Entender que es la visión artificial y como esta se relaciona con la visión humana.
- Reconocer ejemplos comunes cotidianos que usamos en nuestra vida diaria.
- Entender de forma conceptual como la IA interpreta imágenes y vídeos
Detección de deepfakes.
Reconocimiento facial.
- Entender como funciona el reconocimiento facial y como la IA puede identificar caras.
- Explorar la cantidad casos de uso de aplicaciones de reconocimiento facial, desde dispositivos personales hasta la vigilancia a gran escala.
- Ser consciente de los beneficios (seguridad, usabilidad) sobre los potenciales problemas (privacidad, sesgo).
Seguridad, vigilancia y uso civil.
- Entendimiento de cómo la visión artificial mejora la seguridad en lugares públicos y privados (más allá del reconocimiento facial).
- Detección de amenazas, alertas de intrusión y monitorización de eventos en tiempo real.
- Analizar el equilibrio entre seguridad mejorada e intrusión a la privacidad en aplicaciones de vigilancia.
- Entender como la visión artificial se emplea para mejorar la seguridad pública y privada para prevención de accidentes, respuesta temprana en emergencias y asistir a población vulnerable.
- Identificar como la visión artificial puede evitar de forma proactiva que haya victimas de accidentes y crear zonas seguras en centros de trabajo, carreteras y hospitales.
- Ayudar a personas con discapacidad haciendo el entorno más accesible.
Visión artificial en la industria.
- Entender como la visión artificial está revolucionando los procesos industriales y las fábricas
- inteligentes también conocidas como “Industria 4.0”
- Identificar de que maneras la visión asistida por IA ayudan a mejorar la eficiencia y la calidad de los productos (inspección de anomalías, robótica)
- Compresión y ejemplos de como la automatización mejora la seguridad laboral y la productividad.
Conducción autónoma.
- Entender como los vehículos que utilizan conducción autónoma y sistemas avanzados de asistencia aprovechan la visión artificial para interpretar lo que sucede en la carretera.
- Identificar las tareas clave en la conducción autónoma (detección de objetos, carriles, señales de tráfico, peatones y obstáculos).
- Ser conscientes de como la visión artificial mejora día a día la seguridad del transporte y que nuevos desafíos surgen.
Uso militar y aplicaciones de defensa.
- Como la visión artificial es empleada para fines militares y de defensa (vigilancia, reconocimiento de objetivos, drones y vehículos autónomos)
- Entender las funcionalidades que nos proporcionan estos sistemas.
- Ser conscientes de los desafíos y sensibilidades al usar visión artificial en temas militares.
Visión artificial en medicina
- Entender como la visión artificial se emplea en medicina para asistir en el diagnóstico,
tratamiento y cuidado de pacientes. - Identificar las áreas en las que se emplea (asistencia en imágenes médicas, en cirugía, y
monitorización de pacientes) - Impacto de la IA en previsión y eficiencia en medicina a través de ejemplos con casos reales.
Práctica:
Poner en práctica lo aprendido a través de un programa que analice imágenes reales.
- Entrenamiento.
- Tamaño de dataset.
- Calidad de dataset.
- Aumentado de datos.
- Configuración de parámetros.
- Verificación de corrección.