Hoy se inicia el tercer periodo de preinscripción en la Máster de Visión Artificial de la URJC, este periodo estará abierto hasta finales de Junio.
Si estás interesado en especializarte en el área de la visión artificial nuestro máster es tu oportunidad. Consulta nuestra sección de preguntas frecuentes o escríbenos con tus dudas.
Este año Google ha vuelto a elegir JdeRobot para el Google Summer of Code 2018. En particular, Google financiará 6 estudiantes para trabajar en JdeRobot-Academy, el entorno docente que usamos en Visión en Robótica del MOVA y que hemos desarrollado aquí. Los alumnos hacen dos ejercicios de JdeRobot-Academy, por ejemplo controlar un Fórmula 1.
Con el objetivo de reivindicar la calidad de los másteres españoles, el próximo miércoles 25 de abril a las 11:00, una representación de los alumnos y profesores del MOVA acudirán al espacio habilitado en la Puerta del Sol de Madrid. En el acto se presentará nuestro máster, algunos alumnos contarán su experiencia estudiándolo y se contestarán todas las preguntas que quieran hacernos al respecto.
El próximo 3 de Mayo, dentro de 15 días, termina el segundo periodo de inscripción para el MOVA 2018/2019.
Nos complace publicar de manera abierta el material de los seminarios impartidos durante el mes de enero de 2018. Dicho material incluye las diapositivas y el audio de la ponencia. Desde el MOVA agradecemos a los ponentes su publicación.
La Universidad de Alcalá ofrece un contrato a tiempo completo durante un año para trabajar en en un proyecto europeo en el marco H2020. El candidato deberá tener conocimientos en librerías de Deep Learning para construir algoritmos de segmentación semántica sobre imágenes de Rayos-X. Más información aquí.
Este trabajo propone una solución para el reconocimiento visual de clases de contenedores basado en deep learning. El sistema utiliza una red preentrenada de Google sobre un pequeño conjunto de muestra de imágenes y mediante aprendizaje semi supervisado es capaz de etiquetar el resto. Los resultados obtenidos están alrededor del 90% de precisión. Más detalles en este enlace al artículo, que ha sido publicado en la revista Neural Computng and Applications.
El MOVA presenta en el Tech Fest su oferta de Máster para el 2018, recorriendo los diversos temas que se abordan en el temario y su aplicación en el mundo actual y futuro.
El trabajo, entre cuyos autores está el profesor José Miguél Buenapoasada, presenta un nuevo algoritmo de Boosting multiclase que minimiza el coste de los errores. Esta herramienta, la matriz de costes, permite modificar las fronteras entre clases con respecto a un clasificador que minimiza el error. La aplicación a la detección de objetos en imágenes es directa. Más detalles en la revista Pattern Recognition en la que ha sido publicado.