Machine Learning e Imágenes en Python

• Organiza: LaPSe (Laboratorio de Procesamiento de Señales), Departamento de Matemática de la FCEFyN.
• Docente: Dra. Valeria Rulloni
• Fecha de Inicio: 13 de marzo
• Fecha de Finalización: 19 de junio
• Modalidad de Cursado: 12 Clases asincrónicas (de 3 horas c/u), 4 tareas y 4 prácticos sincrónicos presenciales (opción virtual para los que no se encuentran en Córdoba) y un trabajo integrador guiado.
• Lugar: Edificio PLM- FCEFyN
• Duración: 60 h.

Dra. Valeria S. Rulloni

Dra. A. Carolina Maldonado

Colabaron con el material:

Ing. Sebastián Palacio
Ing. Axel Aguerreberry

La modalidad este año será asincrónica y presencial los días 9 y 30 de abril, 21 de mayo y 11 de junio.

Interesados no residentes en Córdoba podrán asistir de forma remota.

Estudiantes avanzados, egresados, docentes de la UNC y público en general.
Para egresados, si realizan el examen acorde, tiene validez de curso de posgrado.

• Generar un espacio de aprendizaje y formación progresiva y colaborativa de conceptos y práctica en imágenes, aprendizaje automático y Python.
• Favorecer el intercambio de conocimientos multi-área de los asistentes mediante la participación activa en la resolución de ejercicios en la clase para el debate constructivo, aprendizaje y el enriquecimiento grupal.

• Herramientas de programación básicas en Python. Listas, tipo de datos, if, for, while,operadores, funciones, uso librerías.
• Imágenes digitales: tipos (binarias, monocromáticas, a color, videos).
• Histograma. Mejora de la imagen: Mejora punto a punto, contraste. Filtros: suavizado y detección de bordes. Vecindario, convolución, máscaras.
• Umbralado y Binarización. Operaciones Morfológicas: elemento estructurante, erosión, dilatación, cierre y apertura. Fusión de imágenes.
• Clasificación y segmentación de Imágenes.
• Aprendizaje automático.
• Aprendizaje profundo: Redes neuronales.
• Aplicaciones.

El curso consta 60 hs. repartido en 12 encuentros asincrónicos y 4 prácticos sincrónicos. Cada encuentro asincrónico consistirá de una clase teórico-práctica de aplicación directa de los conceptos. Los encuentros de práctico son obligatorios y complementan las clases asincrónicas para lograr un lugar de formación colaborativa.

Las clases se apoyarán en explicaciones conceptuales y en el desarrollo de ejercicios teórico-prácticos propuestos por las docentes y/o los asistentes. Es esencial y el objetivo del curso la participación activa de todos los asistentes en la resolución de ejercicios en la clase de práctico para el debate constructivo, aprendizaje y el enriquecimiento grupal. La realización de ejercicios específicos en computadora es uno de los pilares del curso debido a su impacto positivo en el afianzamiento de los conceptos desarrollados.

Se requiere que los participantes tengan a disposición su computadora personal. Se requieren conocimientos de álgebra lineal y nociones de estadística. Se pretende la participación activa de los asistentes en el estudio y aplicación de las herramientas de procesamiento por lo que el conocimiento en fundamentos de programación o práctica en uso de software o lenguaje de programación tales como Matlab, Octave, Python, R, etc. es deseable pero no excluyente. Se trabajará en Google Colaboratory en Jupyter Notebook, para esto último se requiere el paquete Anaconda instalado.

• Estudiantes de grado: $80.000 (o 2 cuotas de $48,000)
• Egresados FCEFyN recientes (desde el 1/7/23): $80.000 (o 2 cuotas de $48,000)
• Docentes y estudiantes de Posgrado: $160.000 (o 2 cuotas de $90.000)
• Público en General: $220.000 (o 2 cuotas de $120.000)

Por email:

Dra. Valeria Rulloni: vrulloni@unc.edu.ar
Dra. A. Carolina Maldonado: ana.carolina.maldonado@unc.edu.ar