- Conocer cómo se representan digitalmente las imágenes y el vídeo. - Conocer conceptos básicos de tratamiento de imagen con especial énfasis en la operación del filtrado espacial. - Conocer conceptos básicos de aprendizaje automático en el marco de las redes neuroales: funciones de pérdida, regularización, hiperparámetros, aumento de datos. - Entender las redes neuronales profundas y conocer los algoritmos utilizados para su entrenamiento: algoritmos de descenso por gradiente y retro-propagación. - Conocer las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y sus bloques constituyentes más habituales. - Entender, diseñar y entrenar arquitecturas de CNN para la clasificación de imágenes. - Entender, diseñar y entrenar arquitecturas avanzadas basadas en CNN para resolver otras tareas del reconocimiento visual: detección de objetos, segmentación de imágenes, síntesis de imágenes.

1. Imagen y vídeo digitales 2. Conceptos básicos de tratamiento de imagen y vídeo 3. Conceptos básicos de aprendizaje profundo 4. Redes neuronales convolucionales para clasificación de imagen 5. Redes profundas para otras aplicaciones del tratamiento de imagen a. Redes para segmentación de imágenes b. Redes para detección de objetos c. Redes para matching entre imágenes d. Redes para síntesis de imagen

Seminarios y lecciones magistrales con apoyo de medios informáticos y audiovisuales. Aprendizaje práctico basado en casos y problemas y resolución de ejercicios. Trabajo individual y en grupo o cooperativo con opción a presentación oral o escrita. Tutorías individuales y en grupo para resolución de dudas y consultas sobre la materia. Prácticas y actividades dirigidas de laboratorios.