Curso de Perpecepción Computacional
Maestría en Computación de la Escuela Politécnica Nacional
Marco E. Benalcázar, Ph.D.
Lectures
Introducción a la Percepción Computacional
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Percepción Humana vs. Percepción Computacional
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Adquisición y Representación de Imágenes
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Conceptos y Operaciones para Imágenes
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Conceptos y Operaciones para Imágenes
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Morfología Matemática Binaria
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Morfología Matemática Binaria
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Derivadas, Convolución y Correlación de Imágenes
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Transformada Discreta de Fourier 2D
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Segmentación de Imágenes
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Estimación y Compensación de Movimiento
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Machine Learning Aplicado a la Percepción Computacional
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Fundamentos de Machine Learning
(Probabilidad y Desigualdad de Hoeffding)
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Fundamentos de Machine Learning
(Teoría de Generalización de Vapnik-Chervonenkis)
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Diseño Probabilístico de Clasificadores:
Clasificador y Error de Bayes
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Análisis del Balance Bias - Variance
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Teoremas de No Free Lunch (NFL) para Machine Learning
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Estimación de Error para Clasificación
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Redes Neuronales Artificiales (Feed-Forward)
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Algoritmo de Retro-propagación del Error
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Tips Prácticos para Redes Neuronales Artificiales
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Librería en Matlab de Redes Neuronales Feed-Forward
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Introducción a Deep Learning
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Arquitectura de Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)
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Entrenamiento de Redes Neuronales Convolucionales
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