Puedes encontrar ya todas las charlas cerradas para el segundo cuatrimestre de 2020 aquí.
Puedes encontrar ya todas las charlas cerradas para el segundo cuatrimestre de 2020 aquí.
Ya tenemos la información de matriculación para el curso 2020/21. Puedes obtener la información aquí. En cualquier caso el primer período de preinscripción se abrirá del 18 de febrero al 27 de marzo.
El profesorado lo forman investigadores en el área de la Visión Artificial, Robótica, Imagen Médica, Análisis Facial, Análisis de Documentos, Biometría, etc.
Nuestro máster capacita no solo en las técnicas de procesamiento de imágenes necesarias y su programación (p.ej. OpenCV) sino también en otras trasversales como: Machine Learning en general y Deep Learning en particular o Python.
Segundo seminario de Visión Artificial en la URJC, Campus de Móstoles. Más información aquí.
Ya tenemos el la planificación de seminarios del MUVA hasta abril. Serán todos los martes de 18:00 a 20:00 en el Salón de Grados del edificio Departamental II del Campus de Móstoles de la URJC.
El MUVA arranca su ciclo de seminarios 2020. Información aquí.
Asociado al proyecto “ANÁLISIS Y TRANSCRIPCIÓN SEMÁNTICA PARA IMÁGENES DE DOCUMENTOS MANUSCRITOS” financiado por el Ministerio de Economía, se busca graduado en titulación de ciencias con conocimientos de programación.
Se ofrece contrato de un año (desde Abril de 2020) con un salario de 1.200€ brutos para trabajar a jornada completa en el Campus de Móstoles de la Universidad Rey Juan Carlos en horario de mañana.
Presentación de solicitudes, del 16-01-2020 al 30-01-2020, en el siguiente enlace.
Se ofrece un puesto de trabajo para la realización de un doctorado
industrial en la Universidad Politécnica de Madrid financiado con una
ayuda de la CAM. La temática del trabajo está relacionada con la
optimización metaheurística y el machine learning. El contrato ofrecido
es a tiempo completo, de 3 años de duración y un sueldo bruto anual de
29.000€. Se valorará contar con cartas de referencia. Los CVs y las
cartas de referencia, en su caso, han de ser enviadas a Antonio LaTorre
(a.latorre@upm.es).
D. Roberto Valle, egresado del MUVA, junto con el profesor del máster José Miguel Buenaposada, han publicado una extensión y mejora de su trabajo del ECCV 2018 (ver vídeo) sobre detección de landmarks faciales (puntos interesantes de la cara) en la revista Computer Vision and Image Understanding (CVIU). Los resultados demuestran el potencial de la combinación de Deep Learning con técnicas clásicas (Gradient Boost). El nuevo trabajo se puede descargar desde Arxiv o desde la propia web de CVIU.