Master in
Master en vision par ordinateur
Universidad Rey Juan Carlos
Information clé
Sélectionnez l'emplacement
Emplacement du campus
Madrid, Espagne
Langues
Espagnol
Format d'étude
Sur le campus
Durée
1 an
Rythme
À plein temps
Frais de scolarité
EUR 84 / per credit *
Date limite d'inscription
Demande d'info
Date de début au plus tôt
Demande d'info
* prix pour les étudiants non-résidents non communautaires
introduction
Quelles connaissances vais-je acquérir avec ce Master ?
Parmi les applications professionnelles de la Vision Artificielle, certaines pourraient être répertoriées telles que la vidéosurveillance et le contrôle visuel des chambres, l'analyse et le traitement des images médicales, l'inspection automatique, l'interprétation des images satellites, la vérification visuelle des chèques bancaires et les applications biométriques. , développement d'interfaces utilisateur intelligentes, etc.
Buts
Ce master est conçu pour offrir une formation théorique et pratique spécialisée dans le domaine de la vision par ordinateur. La maîtrise fournit des compétences qui permettent d'aborder les problèmes actuels dans le contexte spécifique de la vision par ordinateur, un domaine en expansion d'intérêt croissant dans l'industrie. L'objectif du Master est de former l'étudiant à :
- L'analyse de problèmes d'intérêt pratique où les solutions basées sur les techniques de Vision Artificielle sont applicables de manière réaliste et efficace.
- La conception, la mise en œuvre et l'implantation de systèmes matériels/logiciels basés sur la vision artificielle
- Le développement de systèmes de vision artificielle orientés vers des domaines spécifiques tels que la robotique, l'imagerie médicale, l'analyse de documents ou la surveillance, entre autres.
- Les fondamentaux des nouvelles tendances en Computer Vision.
Admissions
Curriculum
La réalisation d'un programme classique implique généralement l'obtention de 60 crédits ECTS.
Durée du Master : Une année académique.
- 623001 Traitement d'images numériques
- 623002 Outils logiciels pour le traitement d'images
- 623011 Biométrie informatique
- 623013 Appareils de vision
- 623015 Fondements mathématiques
- 623016 Reconnaissance de formes
- 623017 Introduction à la recherche sur la vision par ordinateur
- 623003 Image médicale
- 623005 Applications industrielles et commerciales
- 623007 Vision dynamique
- 623009 vision tridimensionnelle
- 623010 Vision en robotique
- 623012 Séminaires sur la vision artificielle
- 623014 Projet de fin de maîtrise
Résultat du programme
Compétences générales du Master :
- CG01 - Capacité à choisir la méthodologie et les techniques appropriées pour résoudre un problème spécifique, ainsi qu'à détecter l'applicabilité des techniques de vision artificielle aux problèmes industriels.
- CG02 - Capacité à concevoir et développer des systèmes matériels/logiciels visant à résoudre des problèmes spécifiques de vision artificielle dans différents domaines.
- CG03 - Capacité à sélectionner les composants des différents sous-systèmes qui font partie d'un système de vision parmi toute l'offre technologique existante sur le marché.
- CG04 - Capacité à réaliser un projet de recherche et/ou développement original en lien avec une ou plusieurs des matières de ce master.
Compétences spécifiques:
- CE01 - Capacité à sélectionner et/ou mettre en œuvre les outils mathématiques nécessaires pour modéliser et résoudre un problème de vision artificielle spécifique.
- CE02 - Capacité à connaître les principales modalités d'imagerie médicale et les formats d'images numériques spécifiques à la médecine, ainsi que les principales techniques de traitement et d'analyse des images médicales.
- CE03 - Capacité à sélectionner l'instrumentation appropriée (dispositifs d'éclairage, de capture, de traitement et de visualisation) pour résoudre un problème de vision artificielle spécifique.
- CE04 - Capacité à comprendre la notion d'image numérique ainsi que le schéma général de l'algorithme de traitement d'image numérique.
- CE05 - Capacité à connaître les algorithmes fondamentaux du traitement d'images numériques.
- CE06 - Capacité à sélectionner les outils, langages, environnements et bibliothèques appropriés pour chaque problème de traitement d'images numériques.
- CE07 - Capacité à appliquer les techniques de classification les plus importantes pour résoudre de vrais problèmes de vision artificielle.
- CE08 - Capacité à connaître et savoir appliquer les techniques de base dans les problèmes de vision dynamique.
- CE09 - Capacité à appliquer les techniques les plus importantes d'acquisition de données 3D et de représentation d'objets 3D.
- CE10 - Capacité à entrevoir les nouveaux paradigmes d'une discipline scientifique en expansion tant au niveau de la recherche que de ses éventuelles utilisations industrielles.
- CE11 - Capacité à développer et évaluer un prototype de système de vision artificielle industrielle (par exemple, un système d'analyse automatique de documents).
- CE12 - Capacité à connaître les problèmes les plus pertinents et les solutions proposées dans le domaine de la vision artificielle pour les robots.
- CE13 - Capacité à comprendre la structure et le fonctionnement d'un système biométrique général, les modalités biométriques statiques et dynamiques les plus courantes, et comment évaluer la sécurité et les performances de ce type de système.