Máster oficial en Visión por Computador / Computer Vision

Máster interuniversitario que ofrece un programa actualizado de los métodos y fundamentos de la visión por computador, componente fundamental de muchos sistemas inteligentes

Máster Oficial - Visión por Computador / Computer Vision

Perfil de ingreso

Este máster va dirigido a estudiantes interesados en la tecnología de la visión por computador y cuyo interés puede ser diverso:
  • Estudiantes que han finalizado estudios de grado en cualquier Ingeniería, Matemáticas o Física o un título afín a estas titulaciones y buscan una especialización per les permita posteriormente buscar un puesto de trabajo de tipo tecnológico.
  • Estudiantes que ya trabajan en empresas del ámbito y necesitan actualizar sus conocimientos.
  • Estudiantes que persiguen la realización de una tesis doctoral en este campo.

El perfil académico que se espera:
  • Formación matemática equivalente como mínimo a la de los estudiantes de ingeniería (Álgebra, Teoría de la señal, Procesamiento básico de imágenes, Probabilidad y estadística)
  • Conocimientos de programación en lenguajes de prototipaje tipo Matlab o Python.
  • Conocimientos de inglés para la comprensión, escritura y habla, mínimo al equivalente del nivel B1 del marco europeo de referencia para lenguas del consejo de Europa.

El perfil personal que se espera:
  • Motivación para tratar problemas complejos.
  • Autonomía para planificar el tiempo.
  • Empatía para una buena interacción en equipos de trabajo.
  • Capacidad para tener una alta dedicación.
  • Flexibilidad y creatividad frente a los resultados.

Competencias básicas

  • Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
  • Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  • Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
  • Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Competencias específicas

  • Identificar los conceptos y aplicar las técnicas fundamentales más adecuadas para la solución de los problemas básicos de la visión por computador.
  • Conceptualizar alternativas de soluciones complejas a problemas de visión y crear prototipos que demuestren la validez del sistema propuesto.
  • Seleccionar las herramientas software y los conjuntos de entrenamiento más adecuados para desarrollar las soluciones a los problemas de visión por computador.
  • Planificar, desarrollar, evaluar y gestionar soluciones a proyectos en los diferentes ámbitos de la visión por computador.
  • Definir y aplicar detalladamente el proceso de transferencia tecnológica para la innovación en el ámbito de la visión por computador.
  • Aplicar la metodología de investigación, seleccionar las técnicas y las fuentes de información y organizar los recursos específicos para la investigación en el ámbito de la visión por computador.

Competencias transversales

  • Reconocer la dimensión humana, económica, legal y ética del ejercicio de la profesión y adoptar un claro compromiso de calidad en los objetivos.
  • Comprender, analizar y sintetizar los conocimientos avanzados que existen en el área, así como proponer ideas innovadoras.
  • Asumir tareas de responsabilidad en la gestión de la información y el conocimiento.
  • Trabajar en equipos multidisciplinares.