Desarrollar habilidades teóricas y prácticas en el uso de la inteligencia artificial y redes neuronales convolucionales (CNN) para el procesamiento y análisis de imágenes, aplicando metodologías avanzadas y herramientas actuales que permitan resolver problemas en diferentes áreas de aplicación.

- Conocer conceptos básicos de imágenes digitales.
- Utilizar OpenCV y NumPy para procesar y manipular imágenes.
- Aplicar transformaciones geométricas y técnicas de procesamiento sobre imágenes.
- Entender las redes neuronales convolucionales (CNN) y sus ventajas en el análisis de imágenes.
- Optimizar modelos CNN mediante entrenamiento, regularización y data augmentation.
- Explorar arquitecturas CNN y aplicar modelos preentrenados con transferencia de aprendizaje.
- Resolver problemas de clasificación, detección y segmentación en diversos sectores.

El curso se apoyará en el uso del campus virtual de la UEx o en Microsoft Teams como plataforma de acceso a todos los recursos educativos.
Los participantes encontrarán en el campus material didáctico diverso, como presentaciones, artículos académicos, y videotutoriales.
También se incluirán datasets para ejercicios prácticos, guías de estudio y ejemplos de código en Python. Además, se utilizarán foros de discusión, autoevaluaciones y cuestionarios para consolidar los conocimientos adquiridos. El uso de notebooks interactivos facilitará la práctica de los conceptos vistos en clase.