Semillero Hands-on Computer Vision

Explora el Futuro de la Visión por Computadora

Únete a nosotros en el Semillero "Hands-on Computer Vision" y sumérgete en una experiencia única que fusiona la teoría con la práctica en el fascinante mundo de la visión por computadora. Nos enfocaremos en temas avanzados como Fotografía computacional, Aprendizaje profundo, Imágenes térmicas, Imágenes espectrales, Estimación de la profundidad y más. Este semillero te brindará la oportunidad de adentrarte en las tecnologías de vanguardia, utilizando herramientas como OpenCV y Python.

Áreas de investigación

Imágenes sin visibilidad directa

Segmentación de materiales

Imágenes espectrales

Estimación de la profundidad

Vehículos autónomos

Imágenes térmicas

Si estás interesado en unirte al semillero, puedes visitarnos en la oficina 327 del edificio de Laboratorios Pesados

Cronograma

Todas las sesiones se llevarán a cabo los días lunes de 4:00 p.m. a 6:00 p.m en la UIS a partir del 4 de marzo

La proxima cohorte se abrira en marzo del 2025

Fecha	Título	Descripción
Marzo 4	Piloto	Esta sesión es introductoria al semillero en general
Marzo 11	De fotones a pixeles	Generalidades sobre la adquisición y procesamiento digital de imágenes
Marzo 18	Deep Learning	Despierta el poder de la inteligencia artificial en la visión por computadora
Abril 1	Imágenes espectrales	Conoce los secretos que hay mas allá de una imagen de color
Abril 8	Estimación pasiva de la profundidad	Explora las técnicas de estimación de profundidad sin fuentes externas
Abril 15	Estimación activa de la profundidad	Extrayendo profundidad con precisión milimétrica a partir de la luz
Abril 22	Definición de proyectos	Rétate a ti mismo 🔥🔥
Abril 29	Segmentación	Delineando el mundo digital a través de píxeles clasificados meticulosamente
🌴 Vacaciones 🌴
Agosto 26	Imágenes térmicas	El mundo visto a través del calor
Septiembre 2	Sustentación de proyectos	Desafía tus habilidades 🚀 🚀

Realizado por:

Hoover Fabian Rueda Chacón

Ingeniero de Sistemas e Informática, con maestría y doctorado en Ingeniería Eléctrica y Computación. Realizó su formación en Colombia y EE. UU., siendo Asociado Postdoctoral en la Universidad de Boston. Sus áreas de investigación incluyen procesamiento de imágenes, algoritmos, óptica computacional y optimización numérica.